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J-GLOBAL ID：202202290797743530   整理番号：22A1043808

衛星画像分類のための仮想次元推定と主成分分析を用いたバンド選択のための新しい手法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Approach for Band Selection Using Virtual Dimensionality Estimate and Principal Component Analysis for Satellite Image Classification

著者 (3件)： Ahuja Laxmi (Amity Institute of Information Technology, Amity University, Noida, India) ,  Sehgal Smriti (Amity University, Noida, India) ,  Hima Bindu M. (North Orissa University, India)
資料名： International Journal of Intelligent Information Technologies  (International Journal of Intelligent Information Technologies)
巻： 18  号： 2  ページ： 1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3851A  ISSN： 1548-3657  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： 生命のあらゆる側面にあるイメージは,研究の新興分野になった。広範な画像分析を,関心の特定の領域について,深いスペクトル知識を持つ画像を探索するために,様々な研究者が導いた有色画像と同様に二値に関して行った。3つ以上のスペクトルバンドを持つ高分解能画像は,高い計算複雑性をもたらす様々なスペクトルバンドにおける物体の微小詳細を捕獲する。本論文では,画像再構成に必要な帯域のみを選択することにより,マルチスペクトル画像の複雑さを低減することを試みた。伝統的主成分分析技術は,真のカラーバンドのバンド選択のために使用して,分類は両方の画像の結果を評価した。オリジナルおよび次元縮小画像を分割クラスタリング技術を用いて比較した。実験結果は,PCAによるバンドの縮小後の圧縮画像が元の画像より良い分類結果をもたらすことを示す。Copyright 2022 IGI Global 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 ,  クラスタ化 ,  *画像 ,  計算量 ,  スペクトル画像 ,  画像分析 ,  *主成分分析 ,  次元縮小 ,  スペクトルバンド ,  周波数帯 ,  画像再構成
準シソーラス用語： 有彩色 ,  マルチスペクトル画像 ,  *画像分類 ,  高精細画像 ,  圧縮画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： バンド選択 ,  次元縮小 ,  メディアンフィルタリング技術 ,  マルチスペクトル画像 ,  非線形フィルタ ,  主成分分析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 衛星画像 ,  分類 ,  仮想 ,  次元 ,  推定 ,  主成分分析 ,  バンド ,  手法