文献

J-GLOBAL ID：202202243670915902   整理番号：22A0287507

SAR画像変化検出のための自動高信頼度集合選択戦略【JST・京大機械翻訳】

An Automatic High Confidence Sets Selection Strategy for SAR Images Change Detection

著者 (3件)： Liu Zhunga (Key Laboratory of Information Fusion Technology of Ministry of Education, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Chen Zhao (Key Laboratory of Information Fusion Technology of Ministry of Education, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Li Lin (Key Laboratory of Information Fusion Technology of Ministry of Education, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4003505.1-5  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： 変化検出結果は,通常クラスタ化または分類によって得る。しかし,画素の空間情報は,分類プロセスの間,ほとんど考慮されない。本レターでは,事前情報なしでリモートセンシング画像上の既存の変化検出アルゴリズムの性能を改善する実用的方法を提案した。最初に,既存の検出結果を初期結果と見なした。第2に,訓練データを選択するために画素の近傍情報によるこの初期結果を利用して,次にランダムフォレスト分類装置を正確な分類のために訓練した。最後に,メディアンフィルタリングを用いて,検出性能のさらなる改善のための特異点を除去した。3つの実際の合成開口レーダ(SAR)データセットに関する対応する実験は,提案した方法の有効性を実証した。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： 情報 ,  *信頼度 ,  分類装置 ,  クラスタ化 ,  画素 ,  特異点 ,  メディアンフィルタ ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 空間情報 ,  訓練データ ,  事前知識 ,  *SAR画像 ,  ランダムフォレスト ,  リモートセンシング画像 ,  検出アルゴリズム , 【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 (5件)： SAR画像 ,  変化検出 ,  信頼度 ,  集合 ,  選択戦略