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J-GLOBAL ID：201702255712789547   整理番号：17A0998170

情報理論的ラフ集合を用いたあいまいな境界をもつ物体のセグメンテーション【Powered by NICT】

Segmenting object with ambiguous boundary using information theoretic rough sets

著者 (2件)： Lim Khai-Yin (School of Computer Science, Universiti Sains Malaysia, 11800 Penang, Malaysia) ,  Mandava Rajeswari (School of Computer Science, Universiti Sains Malaysia, 11800 Penang, Malaysia)
資料名： AEUe  (AEUe)
巻： 77  ページ： 50-56  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0447A  ISSN： 1434-8411  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションでは,画像は,類似性の定義された概念を満たす類似画素の領域に分割した。画像セグメンテーションの複雑さはさらに増加する隣接領域間の分離があいまいである。本論文では,セグメンテーションのためのオブジェクトの曖昧な境界をモデル化するために情報理論的ラフ集合概念(ITRS)を用いた手法を提案した。この手法の利点は,そのあいまいな境界にもかかわらず効果的な抽出のためのオブジェクトの事前知識を組み込んだ。この手法は領域のシード点が利用可能であるという仮定から始まる。シード点を持つピクセルの会合の確率を計算する。この確率または尤度マップにおける物体の正,負,および境界状態を同定することであるラフ集合理論。境界領域のための最適しきい値は最終的な物体抽出のためのヒストグラムベースのセグメンテーションアルゴリズムを用いて決定した。の主な寄与は,前と画像情報の両者を組み合わせることにより物体を分類におけるITRSの適用に依存している。ITRSセグメンテーション,提案されたアプローチは,模擬脳画像に対する異なる画像セグメンテーション法と比較し,結果であるその先端性能を持つ有望なものであった。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： *セグメンテーション ,  画素 ,  *情報理論 ,  モデリング ,  *ラフ集合 ,  画像 ,  *曖昧さ ,  境界領域 ,  類似性
準シソーラス用語： 脳画像 ,  物体抽出 ,  尤度 ,  事前知識 ,  ITRS ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： セグメンテーション ,  曖昧な境界 ,  情報理論的ラフ集合 ,  尤度地図 ,  しきい値処理

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報理論 ,  ラフ集合 ,  境界 ,  物体 ,  セグメンテーション