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J-GLOBAL ID:201702222658092204   整理番号:17A0474628

画像セグメンテーションとエッジ保存フィルタリングに基づく可視と赤外ハイパースペクトル画像の分類【Powered by NICT】

Classification of visible and infrared hyperspectral images based on image segmentation and edge-preserving filtering
著者 (5件):
資料名:
巻: 81  ページ: 79-88  発行年: 2017年 
JST資料番号: H0184A  ISSN: 1350-4495  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)
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いくつかの標識サンプルを用いたハイパースペクトル画像の分類はいくつかの空間特性を利用することができないならば,対応困難な大きな課題である。本研究では,ハイパースペクトル画像の空間的自己相関を利用する新しいスペクトル-空間ハイパースペクトル画像分類法を提案した。最初に,画像セグメンテーションは,各画素を均一領域にハイパースペクトル画像で行った。第二に,ハイパースペクトル画像の可視および赤外バンドは,隣接バンドの多重サブセットに分割され,各部分集合は1バンドに併合した。再帰エッジ保存フィルタリングは,近隣ピクセルのスペクトル情報を利用した各併合バンドを行った。第三に,得られたスペクトルと空間特徴バンドセットは,SVM分類器を用いて分類した。最後に,バイラテラルフィルタリングを行っ分類結果における「霜降り」雑音を除去することである。ハイパースペクトル画像の空間構造を保持するために,エッジ保存フィルタリングは,分類プロセスの前と後に独立して適用した。異なるハイパースペクトル画像上での実験結果により,ラベル付けされた標本の数が小さい場合,提案したスペクトル-空間分類手法がロバストであり,最先端技術手法よりも分類精度を提供することを証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  ,  図形・画像処理一般 

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