Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph-based fusion for change detection in multi-spectral images

論文の概要: Graph-based fusion for change detection in multi-spectral images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00786v1
Date: Thu, 2 Apr 2020 02:59:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-17 12:48:18.241250
Title: Graph-based fusion for change detection in multi-spectral images
Title（参考訳）: 多スペクトル画像における変化検出のためのグラフベース融合
Authors: David Alejandro Jimenez Sierra, Hern\'an Dar\'io Ben\'itez Restrepo, Hern\'an Dar\'io Vargas Cardonay, Jocelyn Chanussot
Abstract要約: 本稿では,マルチスペクトル画像における変化検出の問題点を,グラフベースのデータ融合によるデータ駆動型フレームワークの提案により解決する。我々は,定性的,定量的な分析により,リモートセンシングの2つの実例でアプローチを検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.365393959740718
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we address the problem of change detection in multi-spectral images by proposing a data-driven framework of graph-based data fusion. The main steps of the proposed approach are: (i) The generation of a multi-temporal pixel based graph, by the fusion of intra-graphs of each temporal data; (ii) the use of Nystr\"om extension to obtain the eigenvalues and eigenvectors of the fused graph, and the selection of the final change map. We validated our approach in two real cases of remote sensing according to both qualitative and quantitative analyses. The results confirm the potential of the proposed graph-based change detection algorithm outperforming state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスペクトル画像における変化検出の問題点を,グラフベースのデータ融合のためのデータ駆動フレームワークを提案する。提案手法の主なステップは次のとおりである。 (i)各時間データのグラフ内融合による多時間画素グラフの生成 (ii) 融合グラフの固有値と固有ベクトルを得るためのnystr\"om拡張の使用と、最終的な変更写像の選択。我々は,定性的,定量的な分析により,リモートセンシングの2つの実例でアプローチを検証した。その結果,提案するグラフに基づく変化検出アルゴリズムが最先端手法よりも優れている可能性が検証された。

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