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J-GLOBAL ID：202202289155201029   整理番号：22A0287586

ピクセルベースの多時期Sentinel-1SARスペックル除去PIMSAR【JST・京大機械翻訳】

Pixel Based Multitemporal Sentinel-1 SAR Despeckling PIMSAR

著者 (2件)： Manninen T. (Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland) ,  Jaaskelainen E. (Finnish Meteorological Institute, Helsinki, Finland)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4011705.1-5  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)データの解読は高分解能応用の課題である。本研究は,空間解像度(10m)の最小詳細を保存している地上範囲検出高(GRDH)分解能SAR画像に非局所平均フィルタリングを適用する新しいピクセルベースの多時間非局所平均化(PIMSAR)アプローチを提示する。SARピクセルの類似性は,二段階プロセスを用いた自然の時間発展に基づいている。春から秋までの画素強度の平均および標準偏差を,関心領域の教師なし分類の基礎として使用した。非局所平均化は,時間平均のオーダーで別々に各クラス内で実行される。フィルタ画像は元の画像で区別できない詳細を示した。フィルタ画像の尖度は,対応する空中画像のそれに近い。PIMSARは,0.02%より良い相対精度を有する画像の平均強度を維持し,しかし,画像処理は,画像ごとに迅速であり,そして,方法は,使いやすい。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： 標準偏差 ,  フィルタリング ,  画像処理 ,  画像 ,  *画素 ,  平均値 ,  高分解能 ,  合成開口レーダ ,  時間発展
準シソーラス用語： 尖度 ,  SAR画像 ,  関心領域 ,  教師なし分類 ,  空中画像 ,  *多時期 , 【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)： ピクセル ,  多時期 ,  スペックル除去