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J-GLOBAL ID：201902280765063771   整理番号：19A2719594

PCAと大域コントラストに基づく顕著性法によるSARオブジェクト検出【JST・京大機械翻訳】

SAR Object Detection With a Saliency Method Based on PCA and Global Contrast

著者 (4件)： Li Hai-xiang (University of Electronic Science and Technology of China,,,Chengdu,Sichuan,China) ,  Yu Xue-lian (University of Electronic Science and Technology of China,,,Chengdu,Sichuan,China) ,  Tang Yong-hao (University of Electronic Science and Technology of China,,,Chengdu,Sichuan,China) ,  Wang Xue-gang (University of Electronic Science and Technology of China,,,Chengdu,Sichuan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 1172-1175  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクト検出は,合成開口レーダ(SAR)画像解釈における重要なステップである。本論文は,主成分分析(PCA)とSAR対象検出のためのグローバルなコントラストに基づく顕著性方法を提案することに貢献した。最初に,元のSAR画像をGaussフィルタにより平滑化し,次に線形反復クラスタ(SLIC)アルゴリズムにより超画素に分割した。第二に,PCAとグローバルコントラストに基づいて,二つの特徴マップを作成し,顕著性マップを構築するために一緒に融合した。最後に,顕著性マップをセグメント化し,オブジェクト領域を抽出するために適応閾値を採用した。実際のSAR画像に関する実験結果は,構築された顕著性マップがオブジェクトを強調することができて,他の領域を効果的に阻害することができることを示した。さらに,提案した方法は,検出精度と時間コストの両方で良く機能する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 合成開口レーダ ,  セグメンテーション ,  *コントラスト ,  画像認識 ,  画素 ,  主成分分析 ,  線形性 ,  クラスタ ,  アルゴリズム ,  平滑化 ,  Gaussフィルタ
準シソーラス用語： 検出精度 ,  顕著性マップ ,  特徴マップ ,  *物体検出 , 【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 (4件)： PCA ,  コントラスト ,  SAR ,  オブジェクト検出