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J-GLOBAL ID：201702255685704190   整理番号：17A0066428

雲モデルと空間情報に基づく多粒度カラー画像分割【JST・京大機械翻訳】

Multi-granularity Color Image Segmentation Based on Cloud Model and Spatial Information

著者 (3件)： He Feifei (Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence,Chongqing University of Posts and Telecommunications) ,  Wang Guoyin (Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence,Chongqing University of Posts and Telecommunications) ,  Liu Xuan (Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence,Chongqing University of Posts and Telecommunications)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 8  ページ： 1832-1836  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のカラー画像セグメンテーション法は,画像データと色情報のみを考慮して,画像領域の間の相関を無視して,画像セグメンテーションとアンダーセグメンテーションをもたらし,画像セグメンテーションの理想的効果を達成することができない。この問題に対して、雲モデルとマルチ粒状性に基づく画像分割において、融合画像空間情報の分割方法を提案した。この方法では,画像の特徴情報を雲変換により造粒し,次に画像の空間的情報をカラー画像セグメンテーションに導入し,マルチスケール雲の概念を合成し,画像分割の不確実性問題を解決するためにおよびの領域成長法を採用した。カラー画像のセグメンテーションは,云変技術と画像空間情報を結合することによって実現した。実験結果は,提案方法の正当性とカラー画像セグメンテーションの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 粒状性 ,  不確実性 ,  *粒度 ,  造粒 ,  *カラー画像 ,  *画像 ,  *雲モデル ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 領域成長法 ,  マルチスケール ,  色情報 ,  画像データ ,  カラー画像セグメンテーション ,  *画像セグメンテーション ,  *空間情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cloud model ,  multi-granularity ,  spatial information ,  color image segmentation ,  region growing

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雲モデル ,  空間情報 ,  粒度 ,  カラー ,  画像分割