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J-GLOBAL ID：201702228096499665   整理番号：17A1270759

バイアス補正変分レベルは構造抽出を組み合わせた画像セグメンテーションモデルを設定する【Powered by NICT】

A bias correction variational level set image segmentation model combining structure extraction

著者 (3件)： Xili Wang (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Hu Li (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Xiyuan Wang (School of Physics and Electronic Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 327-331  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 強度不均一テクスチャ画像のための変分レベルセット画像セグメンテーション法を提案した。法は最初の相対的全変動画像分解法,より良い画像を分解構造及び組織部分ににより主画像構造を抽出する。セットセグメンテーションは,変分レベルのための入力画像として構造部品を使うだけである。強度バイアスは,レベルセット曲線展開法で同時に推定した。強度不均一性はバイアス補正により解いた。実験は,提案した方法が集合組織を除去し,構造情報を保持し,滑らかに,効果的に強度バイアスを推定して修正することを示した。このようにして,画像の強度不均一性とテクスチャを考慮しないレベルセット画像セグメンテーション法と比較して,セグメンテーション結果を改善する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *画像 ,  *変分法 ,  集合組織 ,  *バイアス
準シソーラス用語： テクスチャ ,  強度不均一性 ,  画像構造 ,  画像分解 ,  総変動 ,  テクスチャ画像 ,  *画像セグメンテーション ,  *バイアス補正 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： バイアス補正 ,  変分 ,  画像セグメンテーション ,  モデル