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J-GLOBAL ID：201102216457362989   整理番号：11A0108768

領域ベースの隠れ変数と確率伝搬法を用いた画像領域分割

Image Segmentation by Region-Based Latent Variables and Belief Propagation

著者 (3件)： 長谷川亮太 (関西大 大学院理工学研究科) ,  三好誠司 (関西大 システム理工) ,  岡田真人 (東大 大学院新領域創成科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 265(IBISML2010 60-103)  ページ： 91-97  発行年： 2010年10月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である。本稿では,領域ベースの隠れ変数を用いる結合MRFモデルに基づき,確率伝搬法の一種であるビリーフプロパゲーションと変分推論法を組み合わせた手法を用いて画像の修復と領域分割を行う決定論的なアルゴリズムを導出する。このアルゴリズムでは原画像や隠れ変数だけでなく2個のハイパーパラメータも推定する。さらに,変分自由エネルギー最小化によるモデル選択も行う。熱浴法で生成した人工画像やガウス雑音が重畳された自然画像を用いた実験により,提案手法が一枚の劣化画像だけから良好な修復と領域分割を行う潜在能力を有することを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  Bayes推定 ,  *画像復元 ,  パラメタリゼーション ,  パラメータ推定 ,  変数
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  モデル選択 ,  隠れ変数 ,  *画像セグメンテーション ,  確率伝搬法 ,  信念伝搬

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (10件)：

• BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. 2006
• 田中和之. 確率モデルによる画像処理技術入門. 2006
• 三好誠司. 領域ベースの潜在変数を用いた画像の修復と領域分割-変分法に基づくベイズ推定-. 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2010). 2010
• GEMAN, S. Stochastic relaxation, gibbs distributions, and the baysian restroration of images. IEEE trans. PAMI. 1984, 6, 6, 721-741
• GEMAN, D. Boundary detection by constrained optimization. IEEE trans. PAMI. 1990, 12, 7, 609-628

タイトルに関連する用語 (3件)： 隠れ変数 ,  確率伝搬法 ,  領域分割