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J-GLOBAL ID：201702210541258796   整理番号：17A1386527

大域的および局所的特性の組合せによる画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Image segmentation by combining the global and local properties

著者 (1件)： Wang ZhenZhou (State Key Lab of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science (CAS), Shenyang, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 87  ページ： 30-40  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションは,多くのコンピュータビジョン応用で基本的な役割を果たしている。関与する画像の膨大な種類と種々の応用における多様なセグメンテーションの必要性のため困難である。その結果,世界中の研究者による研究の多くの年後の未解決の問題のままである。本論文では,大域的および局所的特性を組合せて画像をセグメンテーションすることを提案した。画像の大域的特性を異なるピクセルクラスの平均値とオブジェクトまたは領域の連続境界によって特性化した。局所特性を隣接ピクセルと画像エッジの相互作用によって特性化した。提案されたアプローチは,それぞれ画像の大域的または局所的性質に対応する四つの基本的な部分から構成されている:(1)使用した異なるピクセルクラスの全球平均値を計算することであることを斜面差分布(2)隣接画素の局所相互作用に準拠したGibbs分布に基づく不均一性を除去するためにエネルギー最小化(3)Canny演算子はオブジェクトまたは領域の局所エッジを検出するために使用されている;(4)オブジェクトまたは領域の境界を平滑化するために使用されている多項式スプライン。これらの四つの基本的な部分が一つずつ適用し,それらの各々は,達成された高い精度が不可欠である。多種多様な画像を用いて,提案した手法を検証し,結果は良好である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  相互作用 ,  平滑化 ,  *セグメンテーション ,  不均一性 ,  多項式 ,  キャラクタリゼーション ,  コンピュータビジョン ,  スプライン ,  画素
準シソーラス用語： Canny演算子 ,  エネルギー最小化 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： セグメンテーション ,  ヒストグラム ,  Gibbs分布 ,  斜面差分布

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 組合せ ,  画像セグメンテーション