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J-GLOBAL ID：201202221962669445   整理番号：12A0956657

画像分割のためのロバストなパッチ統計的動的輪郭モデル

A robust patch-statistical active contour model for image segmentation

著者 (4件)： GE Qi (School of Computer Sci., Nanjing Univ. of Sci. & Technol., Nanjing, Jiangsu 210094, CHN) ,  XIAO Liang (School of Computer Sci., Nanjing Univ. of Sci. & Technol., Nanjing, Jiangsu 210094, CHN) ,  ZHANG Jun (School of Sci., Nanjing Univ. of Sci. & Technol., Nanjing, Jiangsu 210094, CHN) ,  WEI Zhi Hui (School of Computer Sci., Nanjing Univ. of Sci. & Technol., Nanjing, Jiangsu 210094, CHN)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 12  ページ： 1549-1557  発行年： 2012年09月01日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,画像分割のための新しい領域ベースの動的輪郭モデル(ACM)を提案する。それは,雑音や輝度の不均一性に対しロバストである。提案されたモデルのエネルギー範関数は3つの用語からなる,すなわち,パッチ統計的領域当てはめ用語,改良された正規化用語,および輝度変化ペナルティ化用語から成る。パッチ統計的領域当てはめ用語は,輝度不均一性と弱い境界に抵抗して曲線を正確に動いていく基礎として,各パッチにおける局所的統計情報を計算する。また,勾配情報と結合した正規化用語は,尖頭や狭い位相構造をもつ境界を取り込む能力を改善する。さらに,輝度変化ペナルティ化用語は,分割結果が不規則な輝度変化にロバストになることを補償するために提案されている。医学イメージや自然イメージでの実験は,雑音と輝度不均一性がある画像分割に対して,提案されたモデルがポピュラーな動的輪郭モデルよりロバストであることを示している。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *輪郭 ,  特徴抽出 ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  ロバスト性 ,  統計的方法 ,  *モデル
準シソーラス用語： *画像分割 ,  *統計的パターン認識 ,  輪郭抽出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像分割 ,  ロバスト ,  パッチ ,  統計 ,  動的輪郭モデル