Fugu-MT 論文翻訳(概要): Morphological segmentation of hyperspectral images

論文の概要: Morphological segmentation of hyperspectral images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00853v1
Date: Fri, 2 Oct 2020 08:32:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 02:17:56.634825
Title: Morphological segmentation of hyperspectral images
Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像の形態セグメンテーション
Authors: Guillaume Noyel (CMM), Jesus Angulo (CMM), Dominique Jeulin (CMM)
Abstract要約: 本稿では,ハイパースペクトル画像の形態的セグメンテーションのための一般的な手法を開発した。アプローチはスペクトル分類からなり、マーカーと空間情報を与えるベクトル勾配を得る。
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: The present paper develops a general methodology for the morphological segmentation of hyperspectral images, i.e., with an important number of channels. This approach, based on watershed, is composed of a spectral classification to obtain the markers and a vectorial gradient which gives the spatial information. Several alternative gradients are adapted to the different hyperspectral functions. Data reduction is performed either by Factor Analysis or by model fitting. Image segmentation is done on different spaces: factor space, parameters space, etc. On all these spaces the spatial/spectral segmentation approach is applied, leading to relevant results on the image.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパースペクトル画像の形態的セグメンテーションのための一般的な手法,すなわち重要なチャンネル数について述べる。このアプローチは流域に基づいて、マーカーを得るためのスペクトル分類と、空間情報を与えるベクトル勾配で構成されている。いくつかの代替勾配は異なる超スペクトル関数に適応する。データ還元は因子分析またはモデルフィッティングによって行われる。イメージのセグメンテーションは、ファクタ空間、パラメータ空間など、異なる空間で実行される。これらすべての空間において、空間的/スペクトル的セグメンテーションアプローチが適用され、画像の関連結果が導かれる。

関連論文リスト

Hierarchical Homogeneity-Based Superpixel Segmentation: Application to Hyperspectral Image Analysis [11.612069983959985]
ハイパースペクトルデータの処理に有効なマルチスケールスーパーピクセル法を提案する。提案された階層的アプローチは、可変サイズの超画素を導くが、スペクトルの均一性は高い。評価のために、スペクトルアンミックスおよび分類タスクにおける前処理ステップとして、同質性に基づく階層法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-22T01:20:32Z)
Modified watershed approach for segmentation of complex optical coherence tomographic images [0.0]
内部レモン構造のセグメンテーションに有望な結果をもたらす改良型流域アルゴリズムが提案されている。光コヒーレンス・トモグラフィー画像が取得され,レモン中の液体充填嚢の異なる領域を解析するためのセグメンテーションが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-29T11:48:46Z)
Multiscale Analysis for Improving Texture Classification [62.226224120400026]
本稿では,テクスチャの異なる空間周波数帯域を別々に扱うために,ガウス・ラプラシアピラミッドを用いる。バイオインスパイアされたテクスチャ記述子,情報理論測度,灰色レベルの共起行列特徴,ハリリック統計特徴から抽出した特徴を特徴ベクトルに集約した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-21T01:32:22Z)
Incorporating Texture Information into Dimensionality Reduction for High-Dimensional Images [65.74185962364211]
距離ベース次元削減手法に周辺情報を組み込む手法を提案する。画像パッチを比較する異なる手法の分類に基づいて,様々なアプローチを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-18T13:17:43Z)
Spectral-Spatial Global Graph Reasoning for Hyperspectral Image Classification [50.899576891296235]
畳み込みニューラルネットワークは、ハイパースペクトル画像分類に広く応用されている。近年の手法は空間トポロジのグラフ畳み込みによってこの問題に対処しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-26T06:24:51Z)
Nonparametric clustering for image segmentation [0.0]
画像分割への非パラメトリッククラスタリングの適用について検討し,このタスクに特有のアルゴリズムを提供する。ピクセル類似性は、色表現の密度の観点から評価され、ピクセルの隣接構造が悪用される。提案手法は、画像の分割と境界の検出の両方に作用し、しきい値化手法のクラスのカラー画像への一般化と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-20T22:27:44Z)
Superpixel Segmentation Based on Spatially Constrained Subspace Clustering [57.76302397774641]
独立意味情報を持つ各代表領域を部分空間とみなし,部分空間クラスタリング問題としてスーパーピクセルセグメンテーションを定式化する。従来のサブスペースクラスタリングとスーパーピクセルセグメンテーションの簡単な統合は,画素の空間相関のために効果的に機能しないことを示す。本稿では,空間隣接画素に類似の属性を付加してスーパーピクセルにクラスタリング可能な,凸局所性制約付きサブスペースクラスタリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-11T06:18:36Z)
Spectral Image Segmentation with Global Appearance Modeling [0.913755431537592]
我々は,グローバルな外見モデリングのための長距離関係を組み込んだ画像分割のための新しいスペクトル法を提案する。このアプローチは2つの異なるグラフを組み合わせており、1つは近くのピクセル間の空間的関係をキャプチャするスパースグラフであり、もう1つはすべてのピクセル間のペアの類似性をキャプチャする密度の高いグラフである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T16:21:54Z)
Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric Relation Based Augmentation [84.7571086566595]
本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法よりも優れた手法を提案する。提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-31T11:50:43Z)
Towards Interpretable Semantic Segmentation via Gradient-weighted Class Activation Mapping [71.91734471596432]
本稿では,セマンティックセグメンテーションの解法としてSEG-GRAD-CAMを提案する。本手法は,各画素のセグメンテーションに対する関連性を示すヒートマップを作成するために局所的に適用された広く使われているGrad-CAM法の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-26T12:32:40Z)

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。