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J-GLOBAL ID：202202233742847575   整理番号：22A0150008

リモートセンシング画像のセグメンテーションにおけるテクスチャ特徴の重要性【JST・京大機械翻訳】

Significance of texture features in the segmentation of remotely sensed images

著者 (2件)： Usha S. Gandhimathi Alias (Department of ECE, Velammal College of Engineering and Technology, Viraganoor, Madurai 625009, India) ,  Vasuki S. (Department of ECE, Velammal College of Engineering and Technology, Viraganoor, Madurai 625009, India)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 249  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチスペクトル衛星画像におけるセグメンテーションに対する効率的なセグメンテーションアルゴリズムとテクスチャ特徴の意味を提案した。地球表面の完全詳細を保存するために,最初にテクスチャ特徴をマルチスペクトル衛星画像から抽出する。画像に存在するマイクロおよびマクロレベル特徴を解釈する能力があるので,テクスチャ特徴はリモートセンシング画像において非常に重要である。本方法を,ビエタムのHanoiとBalcoc地域の多重時間LANDSATデータセット上で効果的にテストした。本提案の研究でなされた定性的観察は,DOOG(オフセットGauss)フィルタとテクスチャ特徴の追加が,従来の方法と比較して改善されたセグメンテーション結果を提供することを示唆する。定量的調査として,提案方法は,ランダム指数(RI),情報の多様性(VOI)およびグローバル一貫性誤差(GCE)に関して,他の最新の方法より優れている。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  フィルタ ,  *セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  多重化 ,  衛星利用画像 ,  地表面 ,  LANDSAT
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  画像セグメンテーション ,  グラフカット ,  *リモートセンシング画像 ,  *テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 画像セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  GLCM ,  マルチセクトラル画像 ,  グラフカット法 ,  代数的セグメンテーション ,  DOOGフィルタ

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)： リモートセンシング画像 ,  セグメンテーション ,  テクスチャ特徴 ,  重要性