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講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-23 11:00
[特別講演]SAR Image Segmentation Based Framework to Ship Detection
Yang-Lang ChangAmare Anagaw AyeleNTUT)・Lena ChangWei-Lin ChenNTOU)・Meng-Che WuNSPO)・Chihyuan ChuNTUT
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抄録 (和) Synthetic aperture radar (SAR) imagery has proven to be a promising data source for the surveillance of maritime activities, and its application for ship detection has been the focus of many research studies. In this work, we focus on a hierarchical image morphology based approach to perform detection of ship from the given SAR image. The framework does not require any prior knowledge about ships and background observation. The proposed framework has the following four main stages: 1) preprocessing (image alignment, remove unnecessary region and segmentation), 2) sea and land separation, 3) ship detection with feature extraction, and 4) combination of ship information from different segmented image (mark the collected information on the original image). Experiments on real SAR images with varying sea clutter backgrounds and multiple targets situation have been conducted. The effectiveness of the proposed framework is verified using Sentinel-1 data and Terra SAR-X images. The performance analysis confirms that the proposed framework works efficiently in various circumstances with high detection rate of 94.72% in average. 
(英) Synthetic aperture radar (SAR) imagery has proven to be a promising data source for the surveillance of maritime activities, and its application for ship detection has been the focus of many research studies. In this work, we focus on a hierarchical image morphology based approach to perform detection of ship from the given SAR image. The framework does not require any prior knowledge about ships and background observation. The proposed framework has the following four main stages: 1) preprocessing (image alignment, remove unnecessary region and segmentation), 2) sea and land separation, 3) ship detection with feature extraction, and 4) combination of ship information from different segmented image (mark the collected information on the original image). Experiments on real SAR images with varying sea clutter backgrounds and multiple targets situation have been conducted. The effectiveness of the proposed framework is verified using Sentinel-1 data and Terra SAR-X images. The performance analysis confirms that the proposed framework works efficiently in various circumstances with high detection rate of 94.72% in average.
キーワード (和) feature extraction / ship detection / overlapped based segmentation / hierarchical image segmentation-based framework / / / /  
(英) feature extraction / ship detection / overlapped based segmentation / hierarchical image segmentation-based framework / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 321, SANE2017-63, pp. 1-6, 2017年11月.
資料番号 SANE2017-63 
発行日 2017-11-16 (SANE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SANE  
開催期間 2017-11-23 - 2017-11-24 
開催地(和) マレーシア(ボルネオ島) 
開催地(英) Malaysia (Borneo Island) 
テーマ(和) ICSANE2017 
テーマ(英) ICSANE2017 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SANE 
会議コード 2017-11-SANE 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) SAR Image Segmentation Based Framework to Ship Detection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) feature extraction / feature extraction  
キーワード(2)(和/英) ship detection / ship detection  
キーワード(3)(和/英) overlapped based segmentation / overlapped based segmentation  
キーワード(4)(和/英) hierarchical image segmentation-based framework / hierarchical image segmentation-based framework  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Yang-Lang Chang / Yang-Lang Chang /
第1著者 所属(和/英) National Taipei University of Technology (略称: NTUT)
National Taipei University of Technology (略称: NTUT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Amare Anagaw Ayele / Amare Anagaw Ayele /
第2著者 所属(和/英) National Taipei University of Technology (略称: NTUT)
National Taipei University of Technology (略称: NTUT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Lena Chang / Lena Chang /
第3著者 所属(和/英) National Taiwan Ocean University (略称: NTOU)
National Taiwan Ocean University (略称: NTOU)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Wei-Lin Chen / Wei-Lin Chen /
第4著者 所属(和/英) National Taiwan Ocean University (略称: NTOU)
National Taiwan Ocean University (略称: NTOU)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) Meng-Che Wu / Meng-Che Wu /
第5著者 所属(和/英) National Space Organization (略称: NSPO)
National Space Organization (略称: NSPO)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) Chihyuan Chu / Chihyuan Chu /
第6著者 所属(和/英) National Taipei University of Technology (略称: NTUT)
National Taipei University of Technology (略称: NTUT)
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講演者
発表日時 2017-11-23 11:00:00 
発表時間 40 
申込先研究会 SANE 
資料番号 IEICE-SANE2017-63 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.321 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SANE-2017-11-16 


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