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J-GLOBAL ID：201702211541345673   整理番号：17A0729440

大域的動的輪郭モデルに基づくSAR画像セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： He Zhiguo (国防科技大学,電子科学与工程学院,信息工程系) ,  Lu Jun (国防科技大学,電子科学与工程学院,信息工程系) ,  Kuang Gangyao (国防科技大学,電子科学与工程学院,信息工程系)
資料名： Ziran Kexue Jinzhan  (Ziran Kexue Jinzhan)
巻： 19  号： 3  ページ： 344-360  発行年： 2009年03月 
JST資料番号： W1852A  ISSN： 1002-008X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像分割はSAR画像処理の基礎問題であり,SAR画像の自動解釈性能に影響する重要なステップの一つである。スペックル雑音の存在により,SAR画像分割は常に困難な問題である。この問題を解決するために,本論文では,短距離アクティブ輪郭モデルと統計的活性輪郭モデルに基づいて,大域的極小値解を持つ新しい動的輪郭モデルを提案し,このモデルの理論的解法,数値近似法,およびこのモデルに基づく分割アルゴリズムを詳細に示した。このモデルの新しい点は次の通りである。(1)同時に,エッジ情報と領域情報を結合することによって,画像の正確なセグメンテーションを実現することができた。(2)SAR画像端部検出演算子のエッジ情報に基づいて,活性輪郭を実際の画像境界に引きつけることができた。(3)G0分布に基づく領域統計情報は,SAR画像データに関するモデルの適合性を改良することができた。(4)モデルの実用性は,全変分法に基づく大域的高速解法によって著しく強化された。シミュレーション画像およびMSTAR,ERS,RADARSATおよびNASA AIRSARの測定データについて,実験結果により,以下のことを示した。新しいモデルに基づく画像分割アルゴリズムは,分割境界の正確な位置決め,分割領域の内部の均一性,高効率性,後続の処理の必要性,パラメータ設定の非感受性,および初期条件のロバスト性の利点を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  高速度 ,  近似法 ,  適応性 ,  エッジ検出 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  感受性 ,  *モデル ,  *画像 ,  変分法 ,  *輪郭
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  *SAR画像 ,  *動的輪郭 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動的輪郭モデル ,  SAR画像 ,  セグメンテーション