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J-GLOBAL ID：202002250870371590   整理番号：20A2283626

航空宇宙地球画像の前処理問題における準最適クラスタリングのための操作,方法およびアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Operations, Methods and Algorithm for Quasi-Optimal Clustering in the Problem of Preprocessing of Aerospace Earth Images

著者 (1件)： Khanykov Igor G. (Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences,Laboratory of Technologies of Big Data of Sociocyberphysical Systems,Saint Peterbsurg,Russia,199178)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： RusAutoCon  ページ： 285-290  発行年： 2020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： 本論文は,画素クラスタ,画像セグメントに関する操作を考察した。与えられた分割とアルゴリズムの中間品質改善の方法は,元の画像の区分的定数分割の階層的シーケンスを作り出すためのアルゴリズムである。このアルゴリズムは,分割品質を評価するために,全二乗誤差Eまたは標準偏差σを利用した。ソフトウェア-アルゴリズムツールキットの基底は,画素クラスタと画像セグメントに関する4つの操作である,すなわち,クラスタ対を1つ,”ジビド”四角形分割クラスタを2つのソースものに,”分割”-は,1つのクラスタからそれらを除外して,それらを他に割り当てることによって,ピクセルの部分集合を分離クラスタに,そして,画素の「修正」を「修正」する部分に,画素の部分集合を,2つのソースのものに分割すること,”分割”は,画素の部分集合を,もう1つのクラスタから除外して,それらをもう1つに割り当てることである。クラスタ(セグメント)の粗い階層構造を「マージ」と「ダイビド」操作を用いて構築した。「分割」と「正しい」操作の対は,既存の階層構造を修正する。「マージ」と「ダイビド」操作の組合せは,画像分割の品質改善のためのSI方式を形成する。SI法は,セグメントの3倍,その1つの分離,および2つの他の組合せが標準偏差の減少を伴う限り,長い。「修正」操作はK平均法の拡張を-すK平均法を生成する。K平均レス法は,クラスタからクラスタまでのピクセルのグループを,このプロセスが標準偏差の全体的な値を減少させるまで再分配する。SIPI USCオープン国際データベースからの全次元を含む航空宇宙地球画像を用いて,セグメンテーションとクラスタリングモードにおける提案した準最適クラスタリングアルゴリズムを試験した。セグメンテーションとの比較におけるクラスタリングは,視覚知覚と標準偏差値の両方で,かなり正確な結果を与えることを立証した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  データベース ,  標準偏差 ,  *地球 ,  *クラスタ化 ,  画素 ,  平均法 ,  *クラスタ ,  ソフトウェア ,  階層構造 ,  再分布
準シソーラス用語： 品質改善 ,  画像セグメンテーション ,  クラスタリングアルゴリズム , 【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)： 航空宇宙 ,  地球 ,  クラスタリング ,  アルゴリズム