論文の概要: Identification and Classification of Phenomena in Multispectral
Satellite Imagery Using a New Image Smoother Method and its Applications in
Environmental Remote Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08209v1
- Date: Tue, 17 Mar 2020 07:34:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 21:58:33.647675
- Title: Identification and Classification of Phenomena in Multispectral
Satellite Imagery Using a New Image Smoother Method and its Applications in
Environmental Remote Sensing
- Title（参考訳）: 新しいイメージスムーサ法によるマルチスペクトル衛星画像における現象の同定と分類とその環境リモートセンシングへの応用
- Authors: M. Kiani
- Abstract要約: 衛星画像の新しい画像平滑化法について述べる。
カスピ海の一部をカバーするイラン北部のケーススタディが提示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this paper a new method of image smoothing for satellite imagery and its
applications in environmental remote sensing are presented. This method is
based on the global gradient minimization over the whole image. With respect to
the image discrete identity, the continuous minimization problem is
discretized. Using the finite difference numerical method of differentiation, a
simple yet efficient 5*5-pixel template is derived. Convolution of the derived
template with the image in different bands results in the discrimination of
various image elements. This method is extremely fast, besides being highly
precise. A case study is presented for the northern Iran, covering parts of the
Caspian Sea. Comparison of the method with the usual Laplacian template reveals
that it is more capable of distinguishing phenomena in the image.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星画像に対する新しい画像平滑化手法とその環境リモートセンシングへの応用について述べる。
この方法は、画像全体の大域的勾配最小化に基づいている。
画像の離散性について、連続最小化問題は離散化される。
有限差分法による微分法を用いて、単純で効率的な5*5画素テンプレートを導出する。
導出テンプレートと異なる帯域の画像との畳み込みにより、様々な画像要素の識別が可能となる。
この方法は非常に高速であり、高精度である。
カスピ海の一部をカバーするイラン北部のケーススタディが提示されている。
この手法と通常のラプラシアンテンプレートとの比較により、画像内の現象をより識別できることが明らかとなった。
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