تشخیص ناهنجاری فراطیفی بوسیله فیلتر عبوری 2 بعدی مرتبه بالا
ترجمه شده

تشخیص ناهنجاری فراطیفی بوسیله فیلتر عبوری 2 بعدی مرتبه بالا

عنوان فارسی مقاله: تشخیص ناهنجاری فراطیفی بوسیله فیلتر عبوری 2 بعدی مرتبه بالا
عنوان انگلیسی مقاله: Fast Hyperspectral Anomaly Detection via High-Order 2-D Crossing Filter
مجله/کنفرانس: نتایج بدست آمده در زمینه علوم زمین و سنجش از دور - Transactions on Geoscience and Remote Sensing
رشته های تحصیلی مرتبط: جغرافیا
گرایش های تحصیلی مرتبط: سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی
کلمات کلیدی فارسی: تشخیص ناهنجاری، مرتبه بالا، تصویر فراطیفی، سنجش از دور، عبور 2 بعدی
کلمات کلیدی انگلیسی: Anomaly detection - high order - hyperspectral image - remote sensing - 2-D crossing
نمایه: scopus - master journals - JCR
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2326654
دانشگاه: مرکز تجزیه و تحلیل و یادگیری تصویر نوری، دانشگاه پلی تکنیک شمال غربی، شیان، چین
ناشر: آی تریپل ای - IEEE
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2014
ایمپکت فاکتور: 6.672 در سال 2019
شاخص H_index: 236 در سال 2020
شاخص SJR: 2.616 در سال 2019
شناسه ISSN: 0196-2892
شاخص Quartile (چارک): Q1 در سال 2019
صفحات مقاله انگلیسی: 11
صفحات ترجمه فارسی: 25 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
فرمت مقاله انگلیسی: pdf
فرمت ترجمه فارسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
مشخصات ترجمه: تایپ شده با فونت B Nazanin 14
ترجمه شده از: انگلیسی به فارسی
وضعیت ترجمه: ترجمه شده و آماده دانلود
آیا این مقاله بیس است: خیر
آیا این مقاله مدل مفهومی دارد: ندارد
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: ندارد
آیا این مقاله متغیر دارد: ندارد
آیا منابع داخل متن درج یا ترجمه شده است: بله
آیا توضیحات زیر تصاویر و جداول ترجمه شده است: بله
آیا متون داخل تصاویر و جداول ترجمه شده است: بله
کد محصول: 11243
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
ترجمه فارسی فهرست مطالب

چکیده


1 . مقدمه


2 . آثار مرتبط


3 . تشخیص دهنده ناهنجاری مبتنی بر عبور دو بعدی (2DCAD)


A . تجزیه و تحلیل عبور دو بعدی مرتبه بالا


B . عبور دو بعدی مرتبه بالا برای تشخیص ناهنجاری


4 . آزمایشات


A . مجموعه داده ها


B . راه اندازی تجربی


C . مقایسه نتایج


D . مقایسه زمان های اجرا


E . بحث پارامتری


F . استحکام و نویز


5 . نتیجه گیری

فهرست انگلیسی مطالب

Abstract


I. INTRODUCTION


II. RELATED WORK


III. 2DCAD


A. High-Order 2-D Crossing Analysis


B. High-Order 2-D Crossing for Anomaly Detection


IV. EXPERIMENTS


A. Data Sets


B. Experimental Setup


C. Comparison Results


D. Comparison of Running Times


E. Parameter Discussion


F. Robustness to Noise


V. CONCLUSION

نمونه ترجمه فارسی مقاله

چکیده


تشخیص ناهنجاری در تحلیل فراطیفی تصاویر موضوعی مهم می باشد. این روش برخی مواقع به روش های تشخیص هدف های دارای اولویت ترجیح داده می شود، چون نیازمند هیچ اطلاعات اولیه ای برای موضوعات مطلوب ما نمی باشد. در این زمینه تلاش های بسیاری صورت گرفته است. با این حال، آنها معمولا از هزینه زمانی بیش از حد و نرخ مثبت کاذب بالا رنج می برند. دو مشکل اصلی که منجر به چنین وضع نامساعدی می شود وجود دارد. اولا، ساختار مدل پس زمینه و برآورد وابستگی اغلب بیش از حد پیچیده هستند. دوما، بیشتر این روش ها باید فرضی دقیق در توزیع طیف پس زمینه ایجاد کنند؛ با این حال، این فرضیات نمی توانند برای همه ی شرایط عملی به کار روند. براساس این نظریات، این مقاله روشی جدید برای تشخیص سریع و در عین حال دقیق ناهنجاری فرا طیفی در سطح پیکسل ارائه داده است. کارهای انجام شده در این مقاله: 1) ساختار روش عبوری دو بعدی مرتبه بالا نواحی تغییر سریع را در طیف پیدا می کند، که بدون هیچ فرض اولیه ای اجرا می شود؛ و 2) طراحی چارچوبی برای تفکیک پذیری پیچیدگی کم به منظور تشخیص سریع ناهنجاری فرا طیفی، که می تواند توسط مجموعه ای از اپراتورهای فیلتر گذاری با تابع هزینه زمانی خطی اجرا شود. آزمایشات بر روی سه تصویر فرا طیفی مختلف که شامل چندین ناهنجاری در سطح پیکسل انجام شده که برتری تشخیص دهنده ارائه شده را در مقایسه با روش های سنجشی نشان می دهد.


1 . مقدمه


سیستم های تصویربرداری فرا طیفی توانایی جمع آوری تصاویر دیجیتال با نمونه گیری متراکم یا طیف درخشندگی تاحدی پیوسته برای هر پیکسل در صفحه نمایش دارند. اطلاعات بدست آمده در رابطه با اثرات طیفی می تواند به تشخیص تفاوت های جزئی بین مواد مختلف کمک کند. این مشخصه، تصاویر فرا طیفی را قادر می سازد تا برای طیف گسترده ای از کاربردها مفید باشند. برای مثال، این مشخصه ها قبلا با موفقیت در نظارت بر محیط زیست [1]، بررسی کیفیت تولید[2]، تصویربرداری پزشکی[3]، تحلیل بیولوژیکی [4] و غیره بکار رفته اند.


5 . نتیجه گیری


ناهنجاری های موجود در تصویر فراطیفی اغلب نشان دهنده وقایع حیاتی هستند که باید در بررسی شوند. بنابراین قابلیت اطمینان در تشخیص این ناهنجاری ها در صنعت و دانشگاه بسیار مهم می باشد. در این راستا، تشخیص دهنده های فرا طیفی مرسوم عملکردی رضایت بخش ندارند به دلیل اینکه هزینه های زمانی FPRها بیش از حد بالا است. در این مقاله، یک تشخیص دهنده ناهنجاری فراطیفی جدید بر اساس فرمول تحلیل عبور دو بعدی مرتبه بالا پیشنهاد شده است. تشخیص دهنده پیشنهادی 2DCAD نامیده می شود، که می تواند برای بررسی سریع آزمایش پیکسل ها با توجه به همسایگانشان، بدون از دست دادن دقت اجرا شود.

نمونه متن انگلیسی مقاله

Abstract 


Anomaly detection has been an important topic in hyperspectral image analysis. This technique is sometimes more preferable than the supervised target detection because it requires no a priori information for the interested materials. Many efforts have been made in this topic; however, they usually suffer from excessive time cost and a high false-positive rate. There are two major problems that lead to such a predicament. First, the construction of the background model and affinity estimation are often overcomplicated. Second, most of these methods have to impose a stringent assumption on the spectrum distribution of background; however, these assumptions cannot hold for all practical situations. Based on this consideration, this paper proposes a novel method allowing for fast yet accurate pixel-level hyperspectral anomaly detection. We claim the following main contributions: construct a high-order 2-D crossing approach to find the regions of rapid change in the spectrum, which runs without any a priori assumption; and design a low-complexity discrimination framework for fast hyperspectral anomaly detection, which can be implemented by a series of filtering operators with linear time cost. Experiments on three different hyperspectral images containing several pixel-level anomalies demonstrate the superiority of the proposed detector compared with the benchmark methods.


I. INTRODUCTION


HYPERSPECTRAL imaging systems have the ability to collect digital images with very densely sampled or nearly continuous radiance spectra for each pixel in the scene. The captured rich information about the spectral signatures can help identify minor differences between various materials. This characteristic enables hyperspectral images to be beneficial to a wide range of applications. For example, they have already been successfully applied to environmental monitoring [1], production quality inspection [2], medical imaging [3], biological analysis [4], etc.


V. CONCLUSION


Anomalies in the hyperspectral image often represent crucial occurrences worthy of further investigation. Therefore, reliably detecting these anomalies is important in both academia and industry. In this regard, traditional hyperspectral anomaly detectors are far from satisfying due to their excessive time costs and high FPRs. In this paper, a novel hyperspectral anomaly detector has been proposed based on the formulation of the high-order 2-D crossing analysis. The proposed detector is termed 2DCAD, which can allow for fast examination of the testing pixels with respect to their neighborhoods, without losing accuracy.

تصویری از فایل ترجمه

          


(جهت بزرگ نمایی روی عکس کلیک نمایید)

محتوای این محصول:
- اصل مقاله انگلیسی با فرمت pdf
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت ورد (word) با قابلیت ویرایش، بدون آرم سایت ای ترجمه
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت pdf، بدون آرم سایت ای ترجمه
قیمت محصول: ۲۳,۸۰۰ تومان
خرید محصول
  • اشتراک گذاری در

دیدگاه خود را بنویسید:

تاکنون دیدگاهی برای این نوشته ارسال نشده است

تشخیص ناهنجاری فراطیفی بوسیله فیلتر عبوری 2 بعدی مرتبه بالا
مشاهده خریدهای قبلی
نوشته های مرتبط
مقالات جدید
لوگوی رسانه های برخط

logo-samandehi

پیوندها