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J-GLOBAL ID：201702275538592666   整理番号：17A0415687

ホタルに基づく領域画像セグメンテーションのための併合成長と領域【Powered by NICT】

Firefly based region growing and region merging for image segmentation

著者 (3件)： Jain Preetha M. Mary Synthuja (AP, Noorul Islam University, Kumaracoil) ,  Padmasuresh L. (Baselious Mathews II, College of Engineering) ,  Bosco M. John (AP, St. Xaviers Catholic College, Chunkankadai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICETT  ページ： 1-9  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションは各で広く使用されている基本概念と画像処理の各分野の一つである。提案した研究の全体的過程は3相で構成されている:動的修正領域成長相,テクスチャ特徴生成と領域マージング相としきい値生成。二つのしきい値を動的に変えることにより領域成長とホタルアルゴリズムはしきい値を最適化した。第二段階では,テクスチャ特徴を入力画像からエントロピーに基づく操作を用いて抽出することができた。領域併合段階では,テクスチャ特徴生成相から得られた結果は,動的修正領域成長相の結果と結合し,類似した領域は,領域間の距離比較を用いて統合した。この提案した研究の実験はいくつかの医療画像を用いたMatlabプラットフォームを用いて実装した。提案した研究の性能は計量感度,特異性と精度を用いて評価した。結果は,提案したアルゴリズムは,画像におけるセグメンテーションプロセスのための非常に良好な精度を与えることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エントロピー ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  医用画像 ,  最適化 ,  *画像
準シソーラス用語： 特異性 ,  MATLAB ,  領域マージング ,  テクスチャ特徴 ,  領域成長法 ,  三相 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ホタル ,  画像セグメンテーション ,  併合 ,  成長