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J-GLOBAL ID：202202214589973071   整理番号：22A0397489

ハイパースペクトルターゲット検出のためのマルチスケールスーパーピクセルベースのスパースCEM【JST・京大機械翻訳】

Multiscale-Superpixel-Based SparseCEM for Hyperspectral Target Detection

著者 (5件)： Yang Xiaoli (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhao Min (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Gao Tiande (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Chen Jie (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhang Jie (Shanghai Shengyao Intelligent Technology Company Ltd., Shanghai, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.5506405.1-5  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： スペクトル情報と空間情報を同時に利用することは,個々の画素に作用するよりも,ハイパースペクトルターゲット検出に重要である。本論文では,入力画像のスーパーピクセル構造に依存するハイパースペクトルターゲット検出法を提案した。マルチスケールスーパーピクセルを生成し,画像のテクスチャを捕捉し,各スーパーピクセルをその代表に要約し,すべてのピクセルの平均である。次に,SparseCEM検出器をこれらの代表に適用した。最後に,すべてのスケールからの検出結果を融合して最終出力を達成した。著者らの実験結果は,マルチスケールスーパーピクセルベースのSparseCEM検出器(MSSD)が,比較した典型的検出法より優れていることを示した。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： *スペクトル ,  *画素 ,  検出法 ,  検出器
準シソーラス用語： 空間情報 ,  *ハイパースペクトル ,  *マルチスケール ,  ターゲット検出 , 【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)： ハイパースペクトル ,  ターゲット検出