複素型領域ベース結合画像区分ニューラルネットワークの提案と干渉型レーダ画像処理への適用
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概要
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複素ラベルを用いて画素値に基いて干渉型レーダ画像の区分を行う、複素型領域ベース結合画像区分ニューラルネットワークを提案する。このネットワークは、振幅値と位相値の両方の情報が融合された複素振幅値の集合として画像を取扱い、その画素値に基き適応的に区分作業を行うものである。それによって、レーダ・システムで物体の反射率だけでなく距離情報や光路長情報も含めて、対象空間画像の区分を実現する。実際にレーダ画像の適応的な区分が行われることを示す。本方法は、たとえば火災で煙が充満している場所での撮像やレーダによる知的交通システムの情報収集において、より直感的に利用しやすい情報を利用者に提供したり、認識を含めた高度な情報処理をしたりすることを可能にすると期待される。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-14
著者
-
廣瀬 明
東京大学大学院工学系研究科電子工学専攻
-
廣瀬 明
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
-
南 本
東京大学大学院工学系研究科
-
廣瀬 明
東京大学大学院 工学系研究科 電気系工学専攻
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