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J-GLOBAL ID：201202273121331865   整理番号：12A0608058

ICAフィルタの応答に基づく被写界深度画像の分割

Segmentation of Depth-of-Field Images Based on the Response of ICA Filters

著者 (4件)： CAVALCANTE Andre (Dep. of Media Sci., Graduate School of Information Sci., Nagoya Univ.) ,  BARROS Allan Kardec (Dep. of Electrical Engineering, Federal Univ. of Maranhao) ,  TAKEUCHI Yoshinori (Dep. of Media Sci., Graduate School of Information Sci., Nagoya Univ.) ,  OHNISHI Noboru (Dep. of Media Sci., Graduate School of Information Sci., Nagoya Univ.)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E95-D  号： 4  ページ： 1170-1173 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,被写界深度(DOF)画像を分割するための新しい手法を提案した。方法論は,視覚ニューロンの二段階モデルに基づいていた。第一段階は,非直線性を正規化する輝度による網膜フィルタリングである。第二段階は,独立成分分析(ICA)により推定するV1のようなフィルタリングを使用したフィルタである。分割画像は,尖度に関して測定されたニューロンの応答活性により生成される。結果は,モデルが被写界深度の異なる水準での画像部分を識別できることを示した。他の方法論との比較および提案した方法論の限界も提示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 画像処理 ,  *独立成分分析 ,  フィルタリング ,  視覚 ,  ニューロン ,  *尖度 ,  *被写界深度 ,  *画像セグメンテーション
準シソーラス用語： ICA ,  *画像分割

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (5件)：

• KIM, C. Segmenting a low-depth-of-field image using morphological filters and region merging. IEEE Trans. Image Process. 2005, 14, 10, 1503-1511
• KIM, C. Fast extraction of objects of interest from images with low depth of field. ETRI Journal. 2007, 29, 353-362
• HYVARINEN, A. Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis. IEEE Trans. Neural Netw. 1999, 10, 3, 626-634
• VINCENT, L. Morphological grayscale reconstruction in image analysis : Applications and efficient algorithms. IEEE Trans. Image Process. 1993, 2, 2, 176-201
• OLMOS, A. Mcgill calibrated colour image database. http://tabby.vision.mcgill.ca. 2004

タイトルに関連する用語 (3件)： ICA ,  応答 ,  被写界深度