論文の概要: Optimal Image Smoothing and Its Applications in Anomaly Detection in Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08210v1
• Date: Tue, 17 Mar 2020 07:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 21:58:22.455120
• Title: Optimal Image Smoothing and Its Applications in Anomaly Detection in Remote Sensing
• Title（参考訳）: リモートセンシングにおける最適画像平滑化とその異常検出への応用
• Authors: M. Kiani
• Abstract要約: ラプラス作用素の離散化とオイラー・ラグランジュ法の使用により、最適スムーズ化のための重み付き平均スキームが得られる。 イランのQom地域では、真の異常検出問題が検討されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper is focused on deriving an optimal image smoother. The optimization is done through the minimization of the norm of the Laplace operator in the image coordinate system. Discretizing the Laplace operator and using the method of Euler-Lagrange result in a weighted average scheme for the optimal smoother. Satellite imagery can be smoothed by this optimal smoother. It is also very fast and can be used for detecting the anomalies in the image. A real anomaly detecting problem is considered for the Qom region in Iran. Satellite image in different bands are smoothed. Comparing the smoothed and original images in different bands, the maps of anomalies are presented. Comparison between the derived method and the existing methods reveals that it is more efficient in detecting anomalies in the region.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最適な画像のスムース化に着目する。 最適化は、画像座標系におけるラプラス作用素のノルムの最小化によって行われる。 ラプラス作用素を離散化し、オイラー・ラグランジュ法を用いると、最適スムーズな加重平均スキームが得られる。 衛星画像はこの最適な滑らかさで滑らかにすることができる。 また、非常に高速で、画像の異常を検出するのに使うことができる。 イランのQom地域では、真の異常検出問題が検討されている。 異なるバンドの衛星画像は滑らかになる。 異なるバンドのスムーズな画像とオリジナル画像を比較すると、異常マップが提示される。 提案手法と既存手法との比較により,その領域における異常の検出がより効率的であることが判明した。

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