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J-GLOBAL ID：201302253407540123   整理番号：13A1474275

低コントラスト環境での視覚認知機構に基づく輪郭検出モデル

Contour Detection Model Based on Mechanisms of Visual Perception in Environment of Low Contrast

著者 (3件)： Chen Jianjun (National Key Lab. for Electronic Measurement Technol.,North Univ. of China, Key Lab. of Instrumentation Sci. and ...) ,  Ren Yongfeng (National Key Lab. for Electronic Measurement Technol.,North Univ. of China, Key Lab. of Instrumentation Sci. and ...) ,  Zheng Guoyong (National Key Lab. for Electronic Measurement Technol.,North Univ. of China, Key Lab. of Instrumentation Sci. and ...)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 25  号： 5  ページ： 845-850  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： 視覚認知機構に基づく従来の輪郭検出モデルは,低い局所的コントラストで物体輪郭の一部を失う。また,それは共線強化における局所的高曲率輪郭の隅近辺での雑音または破壊を増大する。これらの問題を解決するために,低コントラスト環境にける視覚認知機構に基づいて輪郭検出モデルを提案する。従来のモデルに基づいて,刺激コントラストの調整機構を導入し,受容域の大きさと横方抑制の強度を調整する。知覚組織化のGestalt原理に基づき,脱抑制領域を,それぞれ異なる強化機構を与えている,隣接脱抑制領域と周辺脱抑制領域に分割する。取得した二値画像を,形態学的にフィルターにかけ,雑音を除去する。自然画像に対する実験結果は,モデルが上記の問題に大きな影響を及ぼし,それが自然バックグラウンドで輪郭抽出性能を向上することを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *コントラスト ,  モデル ,  視認 ,  特徴抽出 ,  バックグラウンド ,  組織化 ,  フィルタ ,  二値画像 ,  画像 ,  病気 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 視覚認知 ,  輪郭検出 ,  知覚組織化 ,  輪郭抽出 ,  自然画像 ,  実験結果 ,  脱抑制 ,  形態学

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： コントラスト ,  環境 ,  視覚認知 ,  輪郭検出 ,  モデル