論文の概要: Exploiting Neighborhood Structural Features for Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05114v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 08:28:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:09:33.202552
• Title: Exploiting Neighborhood Structural Features for Change Detection
• Title（参考訳）: 変化検出のための近傍構造特徴の活用
• Authors: Mengmeng Wang, Zhiqiang Han, Peizhen Yang, Bai Zhu, Ming Hao, Jianwei Fan, Yuanxin Ye
• Abstract要約: 近傍構造相関を用いた新しい変化検出法を提案する。 2つのデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性とロバスト性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.133817694679792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this letter, a novel method for change detection is proposed using neighborhood structure correlation. Because structure features are insensitive to the intensity differences between bi-temporal images, we perform the correlation analysis on structure features rather than intensity information. First, we extract the structure feature maps by using multi-orientated gradient information. Then, the structure feature maps are used to obtain the Neighborhood Structural Correlation Image (NSCI), which can represent the context structure information. In addition, we introduce a measure named matching error which can be used to improve neighborhood information. Subsequently, a change detection model based on the random forest is constructed. The NSCI feature and matching error are used as the model inputs for training and prediction. Finally, the decision tree voting is used to produce the change detection result. To evaluate the performance of the proposed method, it was compared with three state-of-the-art change detection methods. The experimental results on two datasets demonstrated the effectiveness and robustness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,近傍構造相関を用いた新しい変化検出手法を提案する。 二重時間画像間の強度差には構造特徴が影響を受けないため,強度情報よりも構造特徴の相関解析を行う。 まず,多方向勾配情報を用いて構造特徴写像を抽出する。 そして、その構造特徴マップを用いて、コンテキスト構造情報を表現可能な隣り合う構造相関画像(NSCI)を得る。 また,近隣情報の改善に使用可能な「マッチングエラー」という尺度も導入する。 その後、ランダム森林に基づく変化検出モデルを構築する。 NSCIの特徴とマッチングエラーは、トレーニングと予測のためのモデル入力として使用される。 最後に、決定木投票を用いて変更検出結果を生成する。 提案手法の性能を評価するため,3つの現状変化検出手法と比較した。 2つのデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性とロバスト性を示した。

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