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J-GLOBAL ID：201902258104865037   整理番号：19A0488514

XバンドKOMPSAT-5画像からの船舶検出への人工神経回路網の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Artificial Neural Networks to Ship Detection from X-Band Kompsat-5 Imagery

著者 (5件)： Hwang Jeong-In (Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea) ,  Chae Sung-Ho (Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea) ,  Chae Sung-Ho (Center for Environmental Assessment Monitoring, Environmental Assessment Group, Korea Environment Institute (KEI), Sejong-si 30147, Korea) ,  Kim Daeseong (Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea) ,  Jung Hyung-Sup (Department of Geoinformatics, University of Seoul, Seoul 02504, Korea)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 9  ページ： 961  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 船舶検出のために,Xバンド合成開口レーダ(SAR)画像は,非常に有用なデータを提供し,その船舶ターゲットは,コーナー反射効果により,周囲の海面クラッタより非常に明るく見える。しかし,バックグラウンドの雑音,ゴースト現象,サイドローブ効果などのようなSAR画像において偽検出をもたらす多くの現象がある。したがって,船舶検出アルゴリズムが実行されるとき,これらの効果を考慮し,より良い結果を得るためにそれらを緩和するべきである。本論文では,人工神経回路網(ANN)を用いて,XバンドKompsat-5 SAR画像から船舶ターゲットを検出する効率的な方法を提案した。この方法は,ANNを用いて船舶確率マップを生成し,次に,閾値を用いて船舶確率マップから船舶を検出する。改善された船舶検出を得る目的で,ANNに使用される最適入力層を生成することを試みた。偽検出に関連する現象を低減するために,非局所(NL)平均フィルタとメディアンフィルタを利用した。NL平均フィルタは,物体の平滑化エッジなしで,SAR画像上の雑音を効果的に低減し,メディアンフィルタを用いて,SAR画像における船舶ターゲットを除去した。フィルタリング手法を通して,著者らは,Komptat-5 SAR画像から2つの入力層を作り出して,2つの入力層からANNを通して船舶確率マップを作成した。閾値値0.67が船舶確率マップに課されたとき,船舶確率マップからの船舶検出の結果は,93.9%の再現,98.7%の精度,および6.1%の誤警報率であった。したがって,提案した方法は,Komptat-5 SAR画像から船舶検出に成功裏に適用された。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： メディアンフィルタ ,  *船舶 ,  *画像 ,  サイドローブ ,  海面クラッタ ,  フィルタリング ,  ゴースト ,  フィルタ ,  合成開口レーダ ,  雑音 ,  *ニューラルネットワーク ,  平滑化
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  SAR画像 ,  *Xバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 合成開口レーダ(SAR) ,  船舶の検出 ,  人工神経回路網(ANN) ,  KompSAT-5

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (31件)：

• Hwang, J.; Kim, D.; Jung, H.-S. An efficient ship detection method for KOMPSAT-5 synthetic aperture radar imagery based on adaptive filtering approach. Korean J. Remote Sens. 2017, 33, 89-95.
• Wang, X.; Chen, C. Adaptive ship detection in SAR images using variance WIE-based method. Signal Image Video Process 2016, 10, 1219-1224.
• Eldhuset, K. An Automatic Ship and Ship Wake Detection System for Spaceborne SAR Images in Coastal Regions. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1996, 34, 1010-1019.
• Jiang, Q. Ship detection in RADARSAT SAR imagery using PNN-model. In Proceedings of the ADRO Symposium’98, Montreal, QC, Canada, 13-15 October 1998.
• Kuo, J.M.; Chen, K.S. The Application of Wavelets Correlator for Ship Wake Detection in SAR Images. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003, 41, 1506-1511.

タイトルに関連する用語 (4件)： Xバンド ,  船舶 ,  人工神経回路網 ,  応用