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J-GLOBAL ID：202202213675185779   整理番号：22A0397383

SARおよび光学画像のためのシーズテンプレートマッチング法【JST・京大機械翻訳】

A Siamese Template Matching Method for SAR and Optical Image

著者 (4件)： Wu Wei (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Xian Yong (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Su Juan (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China) ,  Ren Leliang (Xi’an Research Institute of High Technology, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4017905.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 合成開口レーダ(SAR)と光学画像の間のテンプレートマッチングは,リモートセンシングタスクのための意味があり重要なトピックである。本レターでは,Siamese構造とU-Netに基づく深層学習フレームワークを提案した。最初に,SAR画像雑音除去のためのスパース3D変換領域協調フィルタリング(BM3D)を適用した。次に,SARと光学画像の深い特徴を,提案したSiamese U-Netネットワークの2つのブランチから抽出した。最後に,交差相関層を用いて,抽出した深い特徴に基づく画像ペアのヒートマップを生成し,そして,ヒートマップのピーク最大位置を,最良のマッチング位置結果として認めた。訓練中に,正サンプルと負のサンプルの間のバランスを作るために,訓練されたモデル重みを得るために,グラウンドトルースと予測の間の平衡損失を用いた。同じ試験データセットに関する実験は,提案方法がSARと光学画像のための既存のテンプレートマッチング方法と比較して,ある程度のマッチング精度と精度を改善することを証明した。Copyright 2022 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： ネットワーク ,  リモートセンシング ,  *光学画像 ,  三次元 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  相互相関 ,  *テンプレートマッチング ,  画像雑音除去 ,  グランドトゥルース ,  深層学習 ,  ヒートマップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： SAR ,  光学画像