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J-GLOBAL ID：201702284795806153   整理番号：17A0406464

局所不均一iNtensityクラスタリング(LINC)を用いた画像セグメンテーションとバイアス補正:領域ベースのレベルセット法【Powered by NICT】

Image segmentation and bias correction using local inhomogeneous iNtensity clustering (LINC): A region-based level set method

著者 (8件)： Feng Chaolu (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Feng Chaolu (Institute of Medical Information Computing and Network Information Serving, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Feng Chaolu (Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Zhao Dazhe (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Zhao Dazhe (Institute of Medical Information Computing and Network Information Serving, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Zhao Dazhe (Key Laboratory of Medical Image Computing of Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Huang Min (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Huang Min (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 219  ページ： 107-129  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションは,強度不均一性と雑音の存在に起因する未解決の問題である。これらバイアスをもつ画像を分割するために,局所不均一強度クラスタリング(LINC)モデルを提案した。LINCでは,平滑直交基底関数の与えられた集合の線形結合は,バイアス場を推定した。局所クラスタリング基準関数は最初に各画素の比較的小さな近傍でほぼ均一な強度をクラスタ化するために定義した。エネルギー汎関数は,近隣センターに関して関数を積分することにより定義される。エネルギー正則化項とアーク長さ項と共には,ノイズ除去が暗示された畳込みを含めることによって陰的に変分レベルセット定式化に組み込まれている。画像セグメンテーションとバイアス補正は,安定まで反復的に最終エネルギー汎関数の変数を更新することによって,同時に達成できるまたは所定の反復数に達した。提案モデルLINCを合成と実画像の両者の上で広範囲に試験した。実験結果と最新の方法との比較から,セグメンテーション精度,バイアス場補正,ノイズを扱う,初期化に対するロバスト性の観点から提案モデルの利点を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  雑音低減 ,  直交性 ,  *セグメンテーション ,  畳込み ,  基底関数 ,  ロバスト性 ,  正則化 ,  *バイアス ,  変分法 ,  *画像 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： エネルギー汎関数 ,  *バイアス補正 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レベルセット ,  画像セグメンテーション ,  バイアス補正 ,  直交基底関数 ,  エネルギー最小化

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不均一 ,  クラスタリング ,  画像セグメンテーション ,  バイアス補正 ,  レベルセット法