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J-GLOBAL ID：201502256397877020   整理番号：15A0194488

ウェーブレットフレーム分解におけるGMRFモデルを用いたテクスチャ画像の教師なし領域分割

Unsupervised Texture Image Segmentation by using GMRF Models from Wavelet Frame Decomposition

著者 (3件)： 山本貴弘 (福岡工業大学情報工学部) ,  原潤一 (株式会社リコー) ,  石原聖司 (東京電機大学理工学部)
資料名： 映像情報メディア学会誌(Web)  (Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers (Web))
巻： 68  号： 7  ページ： J306-J315 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： U0261A  ISSN： 1881-6908  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,テクスチャ画像に対する教師なし領域分割法の一つを提案する.提案法には,次のような三つの特徴がある.第一に,分割結果が画像のシフトに影響されない.第二に,サンプルデータを自動的に取得することができる.第三に,テクスチャの特性を多様な解像度で捉えることができる.これらの特徴は,提案法を構成する次のような三つの処理手順によって実現される.第一の手順では,原画像をウェーブレットフレーム分解し,サブバンドごとのウェーブレット係数を求める.第二の手順では,分割統合法を用いて原画像をいくつかの小領域に粗く領域分割し,それらの所定の領域からサンプルデータを自動取得する.第三の手順では,サブバンドごとにGMRFモデルのパラメータを推定することで得られる結合確率密度関数の値に基づいて各画素を所定のテクスチャクラスに分類する.GMRFモデルの構成には,ウェーブレットフレームの冗長性を利用している.(著者抄録)

シソーラス用語： *構成 ,  *セグメンテーション ,  教師なし学習 ,  分解能 ,  *画像 ,  バンド構造 ,  係数 ,  パラメータ推定 ,  確率密度関数 ,  画素 ,  冗長性 ,  比率 ,  *Markov確率場 ,  ウェーブレット係数 ,  サブバンド
準シソーラス用語： ウェーブレットフレーム ,  *テクスチャ画像 ,  識別率 ,  有効性確認 ,  *領域分割

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (12件)：

• 1) R. Dey, P. K. Nanda, and S. Panda: “Constrained Markov Random Field Model for Color and Texture Image Segmentation”, Proc. of the 2008 Int. Conf. on Signal Processing, Communications and Networking, pp.317-322 (2008)
• 2) 内山俊郎,武川直樹,中村太一,金子博:“一様範囲の推定を用いたテクスチャ画像の領域分割”, 信学論D-II,J83-D-II,6,pp.1446-1459 (2000)
• 3) M. Goktepe, V. Atalay, N. Yalabik, and C. Yalabik: “Unsupervised Texture Based Image Segmentation by Simulated Annealing using Markov Random Filed and Potts Model”, Proc. of the 14th Int. Conf. on Pattern Recognition, pp.820-822 (1998)
• 4) B. S. Manjunath and R. Chellappa: “Unsupervised Texture Segmentation using Markov Random Filed Models”, IEEE Trans. on Patt. Anal. Machine Intell., 13, 5, pp.478-482 (1991)
• 5) S. Janarthanam, M. Ramalingam, and P. Narendran: “Texture Analysis on Low Resolution Images using Unsupervised Segmentation Algorithm with Multichannel Local Frequency Analysis”, Proc. of the 2010 Int. Conf. on Communication and Computational Intelligence, pp.260-265 (2010)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレットフレーム ,  分解 ,  モデル ,  テクスチャ画像 ,  教師 ,  領域分割