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J-GLOBAL ID：201702211295101965   整理番号：17A0314551

マルチスケールセグメンテーションとテンソル投票によるVHR画像からの正確な都市道路中心線抽出【Powered by NICT】

Accurate urban road centerline extraction from VHR imagery via multiscale segmentation and tensor voting

著者 (5件)： Cheng Guangliang (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, No. 95, Zhongguancun East Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Zhu Feiyun (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, No. 95, Zhongguancun East Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Xiang Shiming (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, No. 95, Zhongguancun East Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Wang Ying (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, No. 95, Zhongguancun East Road, Haidian District, Beijing, China) ,  Pan Chunhong (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, No. 95, Zhongguancun East Road, Haidian District, Beijing, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 205  ページ： 407-420  発行年： 2016年09月12日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： very high resolution(VHR)リモートセンシング画像からの正確な道路中心線抽出は様々な応用,道路地図生成および更新などを有している。は,既存の方法の三つの欠点は,(a)雑音とオクルージョンのために,多くの道路抽出法は不均一な分類結果をもたらす(b)形態学的細線化は,道路中心線を抽出するための高速で広く使用されているアルゴリズムであるが,小さなスパーを生成する(c)道路交差点周辺の中心線を抽出するために無効である多くの方法。上述の三つの課題を解決するために,三つの技術:融合マルチスケール協調表現(FMCR)とグラフカット(GC),テンソル投票(TV)と非最大抑止(NMS),基づきフィッティング中心線接続を介して新しい道路中心線抽出法を提案した。特に,FMCR GCは複数の特徴とマルチスケール融合を組み込むことにより,画像から道路領域のセグメンテーションを行うために開発した。このようにして,均一な道路セグメンテーションを達成できた。TV NMSは,道路中心線ネットワークを発生させるために導入した。円滑な道路中心線を抽出するだけでなく,不連続を接続した。最後に,道路交差点における既存手法の無効を克服するために提案したフィッティングに基づくアルゴリズム。二データセット上での包括的実験を行い,提案手法が最先端手法と比較してより高い定量的結果だけでなく,より満足できる視覚性能を達成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： オクルージョン ,  画像 ,  不連続性 ,  高速度 ,  *セグメンテーション ,  細線化 ,  *道路 ,  交差点 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： グラフカット ,  *マルチスケール ,  道路抽出 ,  リモートセンシング画像 ,  *中心線 ,  *テンソル投票 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 道路中心線抽出 ,  マルチスケールセグメンテーション ,  テンソル投票 ,  非最大抑制 ,  適合中心線接続

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： テンソル投票 ,  都市 ,  道路