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SAR 영상에서 MRF 기반 도로 검출에 관한 연구
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  • SAR 영상에서 MRF 기반 도로 검출에 관한 연구
  • A Study on Road Detection Based on MRF in SAR Image
저자명
김순백,김두영
간행물명
信號處理·시스템學會 論文誌
권/호정보
2001년|2권 2호|pp.7-12 (6 pages)
발행정보
한국신호처리시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.

기타언어초록

In this paper, an estimation method of hybrid feature was proposed to detect linear feature such as the road network from SAR(synthetics aperture radar) images that include speckle noise. First we considered the mean intensity ratio or the statistical properties of locality neighboring regions to detect linear feature of road. The responses of both methods are combined to detect the entire road network. The purpose of this paper is to extract the segments of road and to mutually connect them according to the identical intensity road from the locally detected fusing images. The algorithm proposed in this paper is to define MRF(markov random field) model of the priori knowledge on the roads and applied it to energy function of interacting density points, and to detect the road networks by optimizing the energy function.