Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Joint Morphological Profiles and Patch Tensor Change Detection for Hyperspectral Imagery

論文の概要: A Joint Morphological Profiles and Patch Tensor Change Detection for Hyperspectral Imagery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08027v1
Date: Thu, 20 Jan 2022 07:34:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-21 14:55:12.196807
Title: A Joint Morphological Profiles and Patch Tensor Change Detection for Hyperspectral Imagery
Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像に対する関節形態学的プロファイルとパッチテンソル変化検出
Authors: Zengfu Hou, Wei Li
Abstract要約: 多時間ハイパースペクトル画像は、変化した情報を検出するために使用することができる。変化特徴のスペクトル情報と空間情報の両方をよりよく発掘するため,JMPT法(Joint morphology and patch-tensor change detection)を提案する。 2つの実超スペクトルデータセットで行った実験は、提案した検出器がより良い検出性能を達成することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9848983009488936
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Multi-temporal hyperspectral images can be used to detect changed information, which has gradually attracted researchers' attention. However, traditional change detection algorithms have not deeply explored the relevance of spatial and spectral changed features, which leads to low detection accuracy. To better excavate both spectral and spatial information of changed features, a joint morphology and patch-tensor change detection (JMPT) method is proposed. Initially, a patch-based tensor strategy is adopted to exploit similar property of spatial structure, where the non-overlapping local patch image is reshaped into a new tensor cube, and then three-order Tucker decompositon and image reconstruction strategies are adopted to obtain more robust multi-temporal hyperspectral datasets. Meanwhile, multiple morphological profiles including max-tree and min-tree are applied to extract different attributes of multi-temporal images. Finally, these results are fused to general a final change detection map. Experiments conducted on two real hyperspectral datasets demonstrate that the proposed detector achieves better detection performance.
Abstract（参考訳）: マルチ時間ハイパースペクトル画像は、変化した情報を検出するために使用することができる。しかし、従来の変化検出アルゴリズムは、空間的およびスペクトル的変化の特徴の関連性を深く研究していないため、検出精度は低い。変化特徴のスペクトル情報と空間情報の両方をよりよく発掘するため,JMPT法(Joint morphology and patch-tensor change detection)を提案する。当初は、重複しない局所パッチ画像を新しいテンソル立方体に再構成した空間構造の類似性を活用するためにパッチベースのテンソル戦略が採用され、さらに3次タッカーデコンポジトンおよび画像再構成戦略が採用され、より堅牢な多時間超スペクトルデータセットが得られる。一方、最大木と最小木を含む複数の形態素プロファイルを適用し、多時間画像の異なる属性を抽出する。最後に、これらの結果は、最終変更検出マップを一般化するために融合される。 2つの実超スペクトルデータセットで行った実験は、提案した検出器がより良い検出性能を達成することを示す。

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