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J-GLOBAL ID：201702241003122569   整理番号：17A1745121

画像分割のEMKPFCアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

The EMKPFC algorithm of image segmentation

著者 (5件)： Tang Yiming (合肥工業大学情感計算与先進智能机器安徽省重点実験室,合肥,230009;合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Zhao Genlu (合肥工業大学情感計算与先進智能机器安徽省重点実験室,合肥,230009;合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Ren Fuji (合肥工業大学情感計算与先進智能机器安徽省重点実験室,合肥,230009;合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Feng Gangyong (合肥工業大学情感計算与先進智能机器安徽省重点実験室,合肥,230009;合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Hu Xianghui (合肥工業大学情感計算与先進智能机器安徽省重点実験室,合肥,230009;合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009)
資料名： Nanjing Daxue Xuebao. Zirankexue  (Nanjing Daxue Xuebao. Zirankexue)
巻： 53  号： 3  ページ： 569-578  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2593A  ISSN： 0469-5097  CODEN： NCHPAZ  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： 現在,ファジィクラスタリングに基づく画像セグメンテーションアルゴリズムはノイズに敏感であり,画像の灰色特徴と近傍画素の間の関係を適切に処理することができない。この問題を解決するために,可能性クラスタリングに基づくマルチコアクラスタ化のアイデアを提案した。本論文は,画像セグメンテーションのためのEMKPFCアルゴリズム(Enhanced Multiple Kernel Possibilistic Fuzzy C-meansalalhmhms)を提案した。提案したアルゴリズムは,ファジィクラスタリングアルゴリズムと可能性クラスタリングアルゴリズムの利点を有効に利用することができた。さらに,このアルゴリズムは,カーネル関数の選択に対する一般的な計算法の不確実性を回避することができ,このアルゴリズムの変換抵抗を増加させることができた。選択された多重カーネル関数に対して、重みの組合せにより、異なる画像の各種カーネル関数に対する好みの要求を満たすことができ、最適マッチングの重み値を計算することができる。どんな先験もない場合、正確な区分を行うことができるだけでなく、非線状のサンプルを区分することもできる。人工画像,実画像および医用画像に関する実験結果は,提案したアルゴリズムが他のファジィクラスタリングアルゴリズムに基づく画像セグメンテーションアルゴリズムよりも良好な性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  不確実性 ,  雑音 ,  多重化 ,  マッチング ,  クラスタ化 ,  医用画像
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  マルチコアプロセッサ ,  ファジィクラスタリング ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image segmentation ,  fuzzy clustering ,  possibilistic clustering ,  kernel function

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 画像分割 ,  アルゴリズム