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J-GLOBAL ID：201602239660631444   整理番号：16A0455142

レベル特徴情報に基づくTS-MRFソナー画像セグメンテーション

TS-MRF Sonar Image Segmentation Based on the Levels Feature Information

著者 (4件)： WU Tao (Three Gorges Univ., YiChang, CHN) ,  XIA Ping (Three Gorges Univ., YiChang, CHN) ,  LIU Xiaomei (Three Gorges Univ., YiChang, CHN) ,  LEI Bangjun (Three Gorges Univ., YiChang, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9811  ページ： 98110N.1-98110N.7  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文で筆者らは,レベル特徴情報に基づく木構造マルコフ確率場(TS-MRF)ソナー画像セグメンテーションを論じ,TS-MRFに基づくソナー画像セグメンテーションの方法を提案した。本TS-MRFのアルゴリズムにおいて,ソナー画像をモデル化するために木構造制約2値MRFシークエンスを使用し,画像情報の階層構造を記述できた。同時に筆者らは,セグメンテーションの間に分割結果を得る最大分割ゲインを持つリーフノードを使用して,既知画像視聴特徴の仮定上で,分割の前及び後の事後確率を作る比率を反映する分割ゲイン係数を定義した。それによって事後確率を解く複雑性を低減できた。セグメンテーションのプロセスの間のエラー分割を低減するために,結合の計算も加え,より良好な結果を得た。

シソーラス用語： 特性 ,  *木構造 ,  確率モデル ,  ソナー ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  情報 ,  階層構造 ,  事後確率
準シソーラス用語： *マルコフ確率場 ,  *画像セグメンテーション ,  画像情報 ,  特徴

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴情報 ,  ソナー ,  画像セグメンテーション