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J-GLOBAL ID：202202249465432709   整理番号：22A0287529

多角PolSAR画像のためのマルチレベル情報融合に基づく変化検出【JST・京大機械翻訳】

Multilevel Information Fusion-Based Change Detection for Multiangle PolSAR Images

著者 (3件)： Zou Bin (Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Li Haolin (Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Lamei (Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4005805.1-5  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： 変化検出は,偏波合成開口レーダ(PolSAR)画像処理の分野でのキー技術である。変化検出に関する現在の研究は,主に同じ角度または小さい角度差によるPolSAR画像を研究することに集中して,角度問題は考慮しなかった。しかしながら,角度差が発生するとき,角度差が偏光特性に影響を及ぼすことができるので,特に大きな角度差で,いくつかの画素が誤って検出されるかもしれない。本レターでは,角度差によるPolSAR画像からの変化情報を抽出するのに適したマルチレベル情報融合ベース(MIFB)法を提案した。特に,提案方法は,最初にデータ分解能補正を採用して,次に,改良特性ベースの登録アルゴリズムを適用して,最後に,偽警報を除去するために,画素ベースおよびオブジェクトベースの変化領域を抽出および併合するために,スーパーピクセルセグメンテーションアルゴリズムによって加重グラフ理論を組み込んだ。多重時間及び多角PolSAR画像に対する実験結果は,MIFB法が角度差による偽検出を効果的に除去でき,検出精度を改善することを明らかにした。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： アルゴリズム ,  検出 ,  グラフ理論 ,  警報 ,  セグメンテーション ,  分解能 ,  偏光性 ,  画像処理 ,  *画素 ,  多重化 ,  角度
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  変化検出 ,  検出精度 ,  偏波合成開口レーダ , 【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 (3件)： マルチレベル ,  情報融合 ,  変化検出