Quantum Annealing Approach: Feature Extraction and Segmentation of Synthetic Aperture Radar Image

Otgonbaatar, Soronzonbold und Datcu, Mihai (2020) Quantum Annealing Approach: Feature Extraction and Segmentation of Synthetic Aperture Radar Image. In: 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020, Seiten 1-4. IGARSS 2020, Virtual. doi: 10.1109/igarss39084.2020.9323504. ISBN 978-172816374-1. ISSN 2153-6996.

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Offizielle URL: https://igarss2020.org/view_paper.php?PaperNum=2914

Kurzfassung

The Markov Random Field (MRF) is used for extracting feature information in images and is formed as an Ising-like model. The quantum annealing is a novel method to optimize objective functions, and objective functions have to be expressed in terms of the Ising model. Hence, the MRF can be embedded into the the quantum annealing method, and feature information of remote sensing images then can be extracted using a quantum annealing computer. Extracted information or features are used to segment an image.

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/138196/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Quantum Annealing Approach: Feature Extraction and Segmentation of Synthetic Aperture Radar Image

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Otgonbaatar, Soronzonbold	Soronzonbold.Otgonbaatar (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihai	Mihai.Datcu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

September 2020

Erschienen in:

2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1109/igarss39084.2020.9323504

Seitenbereich:

Seiten 1-4

ISSN:

2153-6996

ISBN:

978-172816374-1

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

texture segmentation, auto-binomial, dwave, quantum annealing, QUBO

Veranstaltungstitel:

IGARSS 2020

Veranstaltungsort:

Virtual

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science

Hinterlegt von:

Karmakar, Chandrabali

Hinterlegt am:

25 Nov 2020 17:26

Letzte Änderung:

10 Aug 2023 07:17

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