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J-GLOBAL ID：201302276887931763   整理番号：13A0943771

FCMとラベリング流域に基づく岩石粒子に重なる画像区分化

Image segmentation of overlapping rock particles based on FCM and labeling watershed

著者 (3件)： Wang Guiqin (Coll. of Electronics Information Engineering, Sichuan Univ., Chengdu) ,  Wang Zhengyong (Coll. of Electronics Information Engineering, Sichuan Univ., Chengdu) ,  Luo Daisheng (Coll. of Electronics Information Engineering, Sichuan Univ., Chengdu)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 49  号： 2  ページ： 356-360  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2595A  ISSN： 0490-6756  CODEN： SCTHAO  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： FCMアルゴリズムは,画像のさまざまな特徴を使用することよって,正確な画像区分化を達成することができた。しかし,それは重なり合う対象を分割することができなかった。従来の流域アルゴリズムは,正確な端部を得ることができた。しかし,過剰セグメント化に終わった。本問題を解明するために,重なり合う粒子区分化のための方法は,FCMとラベリング流域に基づいて提案した。最初に,LUVモデルに基づくFCMアルゴリズムは,本来のカラー画像を分割するために適用した。次に,セグメント化画像の不純物を除去して,空きを満たした。次に,セグメント化区域の種子としてピークピクセルを見つけるために,距離改変と局所最大調査を実行した。最後に,ラベリング流域アルゴリズムは,最後のセグメント化画像を得るために,距離改変画像に適用した。実験結果は,著者らが提案した方法が重なり合う岩石粒子の区分化に対して効率的であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： ラベリング ,  数値解法 ,  画像 ,  *画像分析 ,  カラー画像 ,  画素 ,  不純物
準シソーラス用語： FCM法 ,  *流域アルゴリズム ,  実験結果 ,  ピクセル

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： FCM ,  ラベリング ,  流域 ,  岩石