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J-GLOBAL ID：202102253075943946   整理番号：21A1299939

地形図からの視覚システム特徴と種子拡散による線形要素分離【JST・京大機械翻訳】

Linear Elements Separation via Vision System Feature and Seed Spreading from Topographic Maps

著者 (6件)： Xie Fei (Northwestern Polytechnical University) ,  Zhang Yanning (Northwestern Polytechnical University) ,  Guo Xinming (Xianyang Normal University) ,  Zhang Wei (Xianyang Normal University) ,  Zhou Zhaoyong (Network & Education Technology Center, Northwest A&F University) ,  Xu Pengfei (Northwest University,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CIS  ページ： 11-15  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： 地形図において,エイリアシングと偽色の画素による複雑なバックグラウンドから輪郭線,道路,緯度と経度線を含む線形要素を分離するのは困難であり,特に線形要素とバックグラウンドの色とエネルギーがいくつかの特定の地図で類似であるとき,または,地図が低コントラスト輪郭線を有するとき,既存の方法で抽出した結果画像にいくつかのバックグラウンドが存在する。これらの問題を解決するために,本論文は,シード拡大のアイデアを導入して,線形要素を分離するための新しい方法を提案した。本方法において,すべての種子は,画素のカラー情報と負のグレースケール画像におけるエネルギー情報を持ち,それらは,色とエネルギー類似性によってシードグループに組み込むために,他のピクセルを,それらのブロスとして検索することができた。種子は周囲の環境の良い知覚を持ち,種子群の形状は可変である。さらに,種子グループと周辺の領域の間の色とエネルギー差を分析することによって,種子を線形要素として決定した。実験結果は,著者らの方法が,以前の方法より正確にバックグラウンドから線形要素を区別することができることを示した。Copyright 2021 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： エネルギーギャップ ,  コントラスト ,  道路 ,  緯度 ,  経度 ,  画素 ,  肉汁 ,  *地形図 ,  線形性 ,  類似性 ,  エイリアシング
準シソーラス用語： 色情報 ,  グレースケール画像 ,  *視覚システム , 【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 (6件)： 地形図 ,  視覚システム ,  種子 ,  拡散 ,  線形 ,  要素