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J-GLOBAL ID：201302255256925381   整理番号：13A0509222

カンターレット分域隠れMarkovツリー3Sモデルに基づくレーザ活性化画像分割

Laser active image segmentation based on Contourlet-domain hidden Markov trees-3S model

著者 (5件)： Li Xiaofeng (The Second Artillery Engineering Univ., Xi′an) ,  Xu Jun (The Second Artillery Engineering Univ., Xi′an) ,  Luo JiJun (The Second Artillery Engineering Univ., Xi′an) ,  Cao LiJia (The Second Artillery Engineering Univ., Xi′an) ,  Zhang ShengXiu (The Second Artillery Engineering Univ., Xi′an)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 41  号： 2  ページ： 531-536  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  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： カンターレット係数の統計的特性に基づいて,多重スケールBayes法をもつ隠れMarkovモデル(HMT-3S)を結合した新画像分割法をレーザ活性化画像分割のために発表した。このアルゴリズムにおいて,交差相関横断サブバンドはHMT-3Sによって開発され,HMT-3Sのパラメータの訓練と,各尺度の可能性計算によって信頼できる初期分割実績を得た。より正確なエッジと,より良い領域情報を得るために,文脈モデルに基づく多重スケール融合を初期分割実績に適用した。合成画像とレーザ活性化画像の両方のための分割実験の結果から,手法はエッジ及び異方性情報検出に良い性能を持つだけでなく,低い誤分類可能性を持ち,それは実像のための満足できる分割を達成できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： データ構造 ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  隠れMarkovモデル ,  活性化 ,  レーザ ,  統計学 ,  アルゴリズム ,  規模 ,  指数 ,  度 ,  特性 ,  文脈 ,  パラメータ ,  画像
準シソーラス用語： *画像分割 ,  Bayes法 ,  多重スケール ,  統計的特性 ,  文脈モデル ,  合成画像

分類 (1件)： 赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分域 ,  モデル ,  レーザ ,  活性化 ,  画像分割