論文の概要: Change Detection Using Synthetic Aperture Radar Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14001v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 05:53:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 02:29:59.495489
• Title: Change Detection Using Synthetic Aperture Radar Videos
• Title（参考訳）: 合成開口レーダビデオを用いた変化検出
• Authors: Hasara Maithree, Dilan Dinushka, Adeesha Wijayasiri
• Abstract要約: 本稿では,Lucas Kanade (LK) 法とブロブ検出を用いた光フロー計算を組み合わせたアルゴリズムを提案する。 提案手法は,画像フィルタリングと拡張,LK法の適用,Blob解析,LK法とBlob解析を組み合わせた4段階のアプローチに従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many researches have been carried out for change detection using temporal SAR images. In this paper an algorithm for change detection using SAR videos has been proposed. There are various challenges related to SAR videos such as high level of speckle noise, rotation of SAR image frames of the video around a particular axis due to the circular movement of airborne vehicle, non-uniform back scattering of SAR pulses. Hence conventional change detection algorithms used for optical videos and SAR temporal images cannot be directly utilized for SAR videos. We propose an algorithm which is a combination of optical flow calculation using Lucas Kanade (LK) method and blob detection. The developed method follows a four steps approach: image filtering and enhancement, applying LK method, blob analysis and combining LK method with blob analysis. The performance of the developed approach was tested on SAR videos available on Sandia National Laboratories website and SAR videos generated by a SAR simulator.
• Abstract（参考訳）: 時間的sar画像を用いた変化検出のための研究が数多く行われている。 本稿では,SARビデオを用いた変化検出アルゴリズムを提案する。 SARビデオには、高レベルのスペックルノイズ、航空機の円形移動による特定の軸まわりの映像のSAR画像フレームの回転、SARパルスの不均一後方散乱など、様々な課題がある。 したがって、光学ビデオやSAR時間画像に使用される従来の変化検出アルゴリズムは、直接SARビデオには利用できない。 本稿では,Lucas Kanade(LK)法とブロブ検出を用いた光フロー計算を組み合わせたアルゴリズムを提案する。 提案手法は,画像フィルタリングと拡張,LK法の適用,Blob解析,LK法とBlob解析を組み合わせた4段階のアプローチに従う。 開発した手法の性能は、サンディア国立研究所のウェブサイトで公開されているSARビデオと、SARシミュレータで生成されたSARビデオで検証された。

関連論文リスト

• Deep Learning Based Speckle Filtering for Polarimetric SAR Images. Application to Sentinel-1 [51.404644401997736]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いて偏光SAR画像のスペックルを除去するための完全なフレームワークを提案する。 実験により,提案手法はスペックル低減と分解能保存の両方において例外的な結果をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T10:07:17Z)
• A Beam-Segmenting Polar Format Algorithm Based on Double PCS for Video SAR Persistent Imaging [27.6812116360734]
  ビデオアパーチャレーダ(SAR)は、高解像度、高フレームレート、連続観測の利点により近年注目されている。 スポットライトモードビデオSARのための極フォーマットアルゴリズム(PFA)のプロセスにおいて、波面曲率誤差(WCE)は画像サイズを制限し、2次元画像は効率に影響を与える。 上記の課題を解決するため,BS-PCS-PFAと呼ばれるチャープスケーリング(PCS)の原理に基づくビーム分割型PFAがビデオSARイメージングのために提案されている。 提案手法は, PFAの有効サイズを大幅に拡大し, 運転効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T14:39:49Z)
• Improved Difference Images for Change Detection Classifiers in SAR Imagery Using Deep Learning [0.0]
  本稿では,SAR画像処理の改良手法を提案する。 この方法は、要求された取得条件の場所から人工的なSAR画像を生成するニューラルネットワークベースのマッピング変換関数に基づいて構築される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T06:57:34Z)
• Spatial-Temporal Frequency Forgery Clue for Video Forgery Detection in VIS and NIR Scenario [87.72258480670627]
  既存の周波数領域に基づく顔偽造検出手法では、GAN鍛造画像は、実際の画像と比較して、周波数スペクトルに明らかな格子状の視覚的アーチファクトを持つ。 本稿では,コサイン変換に基づくフォージェリークリュー拡張ネットワーク(FCAN-DCT)を提案し,より包括的な時空間特徴表現を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T09:27:53Z)
• SAR Despeckling using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [52.25981472415249]
  スペックルの存在は画像品質を劣化させ、SAR画像理解アプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。 本稿では,SAR脱種のための拡散確率モデルであるSAR-DDPMを紹介する。 提案手法は, 最先端の切り離し法と比較して, 定量化と定性化の両面で有意な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T14:00:26Z)
• Autoregressive Model for Multi-Pass SAR Change Detection Based on Image Stacks [0.0]
  変化検出は重要な合成開口レーダ(SAR)アプリケーションであり、通常、異なるタイミングで地上環境の変化を検出するために使用される。 本研究では,画像スタック情報を時系列データとして扱うことができ,自己回帰モデルを用いてモデル化することができる。 画像スタック内の各画素位置に対するARモデルの適用により、基準画像として使用できる地上シーンの推定画像を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T21:46:11Z)
• Transformer-based SAR Image Despeckling [53.99620005035804]
  本稿では,SAR画像復号化のためのトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案する非特定ネットワークは、トランスフォーマーベースのエンコーダにより、異なる画像領域間のグローバルな依存関係を学習することができる。 実験により,提案手法は従来型および畳み込み型ニューラルネットワークに基づく解法よりも大幅に改善されていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T20:09:01Z)
• Cross-Camera Human Motion Transfer by Time Series Analysis [11.454103393879368]
  動きの季節性を同定し,移動可能なパターンを抽出する付加モデルを構築するアルゴリズムを提案する。 我々は、HRから派生したパターンを活用することにより、低解像度ビデオのポーズ推定を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-29T03:39:01Z)
• Robust Unsupervised Video Anomaly Detection by Multi-Path Frame Prediction [61.17654438176999]
  本稿では,フレーム予測と適切な設計による新規で頑健な非教師付きビデオ異常検出手法を提案する。 提案手法は,CUHK Avenueデータセット上で88.3%のフレームレベルAUROCスコアを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T11:34:12Z)
• SAR2SAR: a semi-supervised despeckling algorithm for SAR images [3.9490074068698]
  本稿では,自己超越型ディープラーニングアルゴリズムSAR2SARを提案する。 時間的変化の補償と、スペックル統計に適応した損失関数に基づいて、SAR非特異化に適応する戦略を提示する。 提案アルゴリズムの可能性を示すために,実画像における結果について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T15:07:28Z)
• A Modified Fourier-Mellin Approach for Source Device Identification on Stabilized Videos [72.40789387139063]
  マルチメディアの法医学ツールは通常 取得したフレームに カメラセンサーが残した 特徴的なノイズの痕跡を利用する この分析では,カメラを特徴付けるノイズパターンと,解析対象の映像フレームから抽出したノイズパターンを幾何学的に整列させる必要がある。 本稿では,周波数領域におけるスケーリングと回転パラメータの探索により,この制限を克服することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T12:06:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。