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J-GLOBAL ID：201902242656465754   整理番号：19A2380248

遅い特徴分析を用いたマルチスケール融合の高解像度画像変化検出【JST・京大機械翻訳】

Object-Oriented Change Detection for Multi-Source Images Using Multi-Feature Fusion

著者 (6件)： Xu Junfeng (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Cai Xiaona (中国衛星導航定位応用管理中心,北京,100088) ,  Zhang Baoming (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Guo Haitao (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Jin Fei (信息工程大学,河南 鄭州,450001) ,  Lun Zehua (61206 部隊,北京,100000)
資料名： Cehuikexue Jishu Xuebao  (Cehuikexue Jishu Xuebao)
巻： 36  号： 1  ページ： 62-68  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2660A  ISSN： 1673-6338  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 遅い特徴分析に基づく特徴レベルマルチスケール融合法を提案した。まず第一に,多重スケール分割を,2つの時間相画像のためにそれぞれ実施して,オリジナル画像と共同して,マルチスケール特徴集合を構成した。第二に,特徴集合の反復的遅い特徴変換を行い,変化領域と未変化領域の分離可能性を増加した。最後に、K-meansクラスタリングにより変化領域と未変化領域の分割を完成し、二値変化検出結果を獲得した。両グループの北京地区のマルチスペクトル画像実験により、この方法はより高い精度と自動化程度を有することが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  自動化
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 ,  北京市 ,  k-means法 ,  分離可能性 ,  特徴変換 ,  *変化検出 ,  高精細画像 ,  *マルチスケール ,  *特徴分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴分析 ,  マルチスケール ,  融合 ,  高解像度画像 ,  変化検出