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J-GLOBAL ID：201702251310598713   整理番号：17A1717088

ファジィ数学的形態学を用いた汎用曲線物体検出【Powered by NICT】

General-purpose curvilinear object detection with fuzzy mathematical morphology

著者 (3件)： Bibiloni P. (University of the Balearic Islands, Soft Computing, Image Processing and Aggregation (SCOPIA) Research Group, Dpt. of Mathematics and Computer Science, Crta. Valldemossa, km 7.5, E-07122 Palma, Spain) ,  Gonzalez-Hidalgo M. (University of the Balearic Islands, Soft Computing, Image Processing and Aggregation (SCOPIA) Research Group, Dpt. of Mathematics and Computer Science, Crta. Valldemossa, km 7.5, E-07122 Palma, Spain) ,  Massanet S. (University of the Balearic Islands, Soft Computing, Image Processing and Aggregation (SCOPIA) Research Group, Dpt. of Mathematics and Computer Science, Crta. Valldemossa, km 7.5, E-07122 Palma, Spain)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 60  ページ： 655-669  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 曲線物体検出は,いくつかの応用の共通因子である。いくつかの説明例を,空中及び衛星画像からの道路検出,体積3Dスキャンからヒト気道または眼-眼底画像における血管構造である。本研究では,特定用途向けシステムのためのビルディングブロックとして役立つ可能性があることを二汎用曲線オブジェクト検出器を提案した。そうするために,著者らは不確実性と雑音に関するそれらのロバスト性によるファジィ数学的モフォロジー演算子,表現力と計算必要条件の間の提供するトレードオフを採用した。線形特徴の抽出は,それぞれ,ファジィhit-or-miss変換とファジィトップハット変換に基づいている。は,関心のある物体の幅に依存してカスタマイズできた。それらの長所と欠点を強調するために,他の最新の汎用曲線物体検出器によるこれら二つの手法を比較した。両検出器は異なるグレースケール画像中の関心物体を局在化で成功した。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： 衛星利用画像 ,  道路 ,  画像処理 ,  線形性 ,  雑音 ,  検出器 ,  セグメンテーション ,  *曖昧さ ,  ロバスト性 ,  *モルフォロジー ,  ヒト ,  必要条件 ,  不確実性
準シソーラス用語： グレースケール画像 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像処理 ,  パターン認識 ,  ファジィ数学的形態学 ,  曲線物体 ,  セグメンテーション

分類 (5件)： 建築工学一般  (RB01010M) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  環境問題  (SA01020V) ,  音声処理  (JE05000E) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ数学 ,  形態学 ,  汎用 ,  曲線 ,  物体検出