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J-GLOBAL ID：201102202255380011   整理番号：11A1401680

集合組織測定と適応可能な閾値に基づく新規のFCM画像セグメンテーション

New FCM Image Segmentation Based on Texture Measure and Adaptive Threshold

著者 (2件)： Wang Ting (School of Computer and Information Technol., Liaoning Normal Univ., Dalian) ,  Wang Xiangyang (School of Computer and Information Technol., Liaoning Normal Univ., Dalian)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 31  号： 6  ページ： 1209-1212  発行年： 2010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： 画像セグメンテーションは,それを類似した属性を共有している意味があるか空間的にコヒーレント領域に分解することによって画像シーンの小型領域ベースの記述を達成することで構成する古典的逆問題であった。ファジィC平均(FCM)クラスタ化は,有名な管理されないクラスタ化技術のひとつであり,それは自動化画像セグメンテーションにおいて広く使われていた。しかしながら,FCMアルゴリズムを画像セグメンテーションのために用いた時,ノイズに対するプアなロバスト性,遅いセグメンテーションなどのようないくつかの問題もあった。本論文において,著者らは集合組織測定と適応可能な閾値に基づく新規なFCM画像セグメンテーションを提示した。最初に,この画像特性を,法則集合組織測定によって抽出して,この初期の分割を,FCMアルゴリズムを用いて初期画像上で実行した。次に,この適応可能な閾値を,Otsu規則とFCMアルゴリズムを利用することによってコンピュータ処理して,領域組合せを,初期の分割画像に関して実行した。実験結果は,この提案方法が他のFCMベースの方法と比較して競争的分割結果を達成して,一般により高速であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  集合組織 ,  コヒーレンス ,  コンピュータ ,  ロバスト性 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  コヒーレント ,  実験結果

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 集合組織 ,  適応 ,  閾値 ,  FCM ,  画像セグメンテーション