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J-GLOBAL ID：201302202652637198   整理番号：13A0910536

雲モデルとデータフィールドを使用する画像分割

Image Segmentation Using Cloud Model and Data Field

著者 (2件)： Wu Tao (State Key Lab. of Software Engineering,Wuhan Univ., Wuhan) ,  Qin Kun (School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 25  号： 3  ページ： 397-405  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 画像分割の最適閾値を選択するために画像閾値法を提案する。提案方法でグレースケール空間から対応する潜在空隙まで原画像を写像するためにデータフィールドを導入して,2つの異なる質量関数で相対および絶対データフィールドを作り出す。次に,データフィールドの特徴を考慮して,画像のグローバルおよび局所的統計的特性を合成することによって,データフィールドへの潜在的閾値をもたらすことができる。次に,ピクセルを可能な背景とオブジェクトに分割して,後方クラウド生成器によって作り出された背景とオブジェクト雲モデルで表現する。2つのクラウドモデル上のピクセルのメンバシップ度合に応じて,最大決定手法で画像閾値化の最終的結果を得る。提案方法が正確でロバストな結果をもたらすと実験によって示され,それは妥当で有効である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 雲モデル ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  グレースケール ,  空間 ,  物 ,  特性 ,  閾値 ,  関数
準シソーラス用語： *画像分割 ,  スケール空間 ,  オブジェクト ,  統計的特性 ,  画像閾値 ,  質量関数

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雲モデル ,  フィールド ,  画像分割