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J-GLOBAL ID：201602281325686532   整理番号：16A0318366

適応狭帯域2相Chan-Veseモデルによる影領域検出アルゴリズム【Powered by NICT】

Shadow regions detection algorithm by adaptive narrowband two-phase Chan-Vese model

著者 (4件)： Wang Xingmei (Coll. of Computer Sci. and Technol., Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Yin Guisheng (Coll. of Computer Sci. and Technol., Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Liu Guangyu (Coll. of Shipbuilding Engineering, Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Liu Zhipeng (Coll. of Computer Sci. and Technol., Harbin Engineering Univ., Harbin)
資料名： Shengxue Xuebao  (Shengxue Xuebao)
巻： 40  号： 6  ページ： 816-826  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2191A  ISSN： 0371-0025  CODEN： SHGHAS  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： ソナー画像の高速高精度影領域検出結果を得るために,ここで提案した適応狭帯域相Chan-Veseモデルの検出アルゴリズムである。異方性二次近傍MRF(Markov確率場,MRF)が使用されるソナー画像のテクスチャ特徴パラメータを記述し,雑音平滑化を完成することである。初期の2クラスのセグメンテーションは,ブロックモードk平均クラスタリングアルゴリズムによって決定し,影領域の近似的位置を予備的に推定した。次に,ヒトの介入を低減し,検出速度を改善するために,影領域の近似的位置によって初期化する0レベルセット関数。これに基づいて,ソナー画像を検出することを提案し相Chan-Veseモデルの設定狭帯域レベルであり,全地球画像の検出結果における干渉を排除する,完全な局所最適化は影領域検出結果はより正確になる。実験結果は,提案したアルゴリズムは,部分的雑音を除去し,検出速度および精度を改善できる,ある種の自動性と適応性を有していることを実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  ソナー ,  適応性 ,  雑音 ,  画像 ,  *狭帯域 ,  *アルゴリズム ,  平滑化 ,  高速度 ,  ヒト
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  テクスチャ ,  Markov確率場 ,  高精度 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  狭帯域 ,  モデル ,  影 ,  検出アルゴリズム