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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2020
  4. 2020-CVIM-220

敵対的生成ネットワークを用いたSAR衛星画像と光学衛星画像の対応点探索法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/202894
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/202894
1563f563-8e1d-4f74-9a6b-d26a4caf8747
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM20220002.pdf IPSJ-CVIM20220002.pdf (1.6 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-01-16
タイトル
タイトル 敵対的生成ネットワークを用いたSAR衛星画像と光学衛星画像の対応点探索法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 一般セッション1
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
筑波大学
著者所属
Curtin University
著者所属
筑波大学
著者名 鳥屋, 剛毅

× 鳥屋, 剛毅

鳥屋, 剛毅

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Ashraf, Dewan

× Ashraf, Dewan

Ashraf, Dewan

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北原, 格

× 北原, 格

北原, 格

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,合成開口レーダー(SAR)衛星画像と光学衛星画像といった観測モーダルの異なる画像間の対応点探索法を提案する.画像の局所特徴ベースの対応点探索アルゴリズムを用いて SAR 画像と光学画像の画像レジストレーション(幾何学的なレジストレーション)を行う.対応点探索アルゴリズムでは,対応する位置で共通の画像特徴が取得されていることが前提とされるが,SAR 画像と光学画像では画像特徴が大きく異なる.本稿では,敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いて,片方の画像の見え方をもう一方の画像の見え方に変換することにより,この問題を解決する手法を提案する.定量的評価を実施し,提案手法によって SAR 画像と光学画像の正確な対応点探索が実現できることを確認する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2020-CVIM-220, 号 2, p. 1-6, 発行日 2020-01-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 20:44:32.567421
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