文献

J-GLOBAL ID：202002229907886890   整理番号：20A1144370

混合Wishart分布MRF分割に基づく偏波SAR画像海岸線検出【JST・京大機械翻訳】

Coastline detection in polarimetric SAR images using Markov random field segmentation based on mixture Wishart distribution

著者 (5件)： Liu Chun (清華大学電子工程系,北京,100084) ,  Bao Junliang (清華大学電子工程系,北京,100084) ,  Yang Jian (清華大学電子工程系,北京,100084) ,  Ma Wenting (中国電子科技集団公司第二十八研究所信息系統工程重点実験室,江蘇南京,210007) ,  Wang Jing (中国電子科技集団公司第二十八研究所信息系統工程重点実験室,江蘇南京,210007)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 42  号： 3  ページ： 568-574  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： Wishart分布マルコフ場(Markovrandomfield、MRF)に基づく海陸分割には、海面と陸地全体区域が単一Wishart分布で記述できないという問題がある。ハイブリッドWishart分布に基づく偏波合成開口レーダ(SAR)画像海岸線検出法を提案した。まず第一に,2つの領域のOstu閾値セグメンテーションを用いて,初期海陸分割結果を得て,次に,混合Wishart分布を用いて,陸地と海面区域を記述した。ハイブリッドWishart分布MRF2領域分割反復計算に基づいて,海陸の正確なセグメンテーションを実現した。最後に,海岸線検出を,水域の併合処理による海陸分割結果の境界追跡によって達成した。それぞれRADARSAT2の中国海南陵水地区とシンガポール地区の偏波SARデータを使って実験を行い、実験結果は提案方法がWishart分布MRF分割方法より正確かつロバストであることを表明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *海岸線 ,  シンガポール共和国 ,  海面 ,  *海洋 ,  検出法 ,  *偏波 ,  水域 ,  ロバスト性 ,  陸地
準シソーラス用語： *SAR画像 ,  輪郭追跡 ,  偏波合成開口レーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分布 ,  MRF ,  偏波 ,  SAR画像 ,  海岸線