文献

J-GLOBAL ID：201602253199815476   整理番号：16A0320286

グレイレベル空間相関最大間クラスタ分散に基づく画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Image Segmentation Based on Gray-level Spatial Correlation Maximum Between-cluster Variance

著者 (5件)： He Jianfeng (School of Information Engineering and Automation,Kunming Univ. of Sci. and Technol., Kunming) ,  Fu Zeng (School of Information Engineering and Automation,Kunming Univ. of Sci. and Technol., Kunming) ,  Xiang Yan (School of Information Engineering and Automation,Kunming Univ. of Sci. and Technol., Kunming) ,  Yi Sanli (School of Information Engineering and Automation,Kunming Univ. of Sci. and Technol., Kunming) ,  Cui Rui (School of Information Engineering and Automation,Kunming Univ. of Sci. and Technol., Kunming)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 41  号： 11  ページ： 280-286  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： ぼけた背景とターゲットをもつ画像を処理するときに,クラスタ分散1D Otsuと2D Otsuの間の最大による画像分割効果は良好ではない。グレイレベル空間相関(GLSC)最大クラスタ間変動に基づく画像分割のための方法を提案した。提案したアルゴリズムはGLSCヒストグラムと呼ばれるヒストグラムを構築するための画素のグレー値と濃淡値の隣接画素との類似性を利用する。次に,しきい値はGLSCヒストグラム最大クラス間分散を計算することにより得た。integrogramは時間複雑性はO((N~2 × L)~2)からO(N~2 × L)にするために導入した。5種類の実際の画像をセグメンテーションするための提案アルゴリズムを1D Otsu,2D OtsuとGLSCエントロピーアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,良好なロバスト性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  *セグメンテーション ,  画素 ,  *クラスタ ,  ロバスト性 ,  *画像 ,  類似性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  *画像セグメンテーション ,  *空間相関 ,  *グレイレベル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： グレイレベル ,  空間相関 ,  クラスタ ,  画像セグメンテーション