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J-GLOBAL ID：201702259900966307   整理番号：17A1571379

破損したカラー画像における併合スーパーピクセル【Powered by NICT】

Superpixels merging in corrupted color images

著者 (2件)： Csoka Filip (Institute of Multimedia Information and Communication Technologies, FEI STU in Bratislava, Bratislava, Slovakia) ,  Polec Jaroslav (Institute of Multimedia Information and Communication Technologies, FEI STU in Bratislava, Bratislava, Slovakia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPSympo  ページ： 1-4  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： 画像セグメンテーションの前処理段階として,画像過剰セグメンテーションは,入力画像を分割するスーパーピクセル。は不規則な形状を持つ小さいコンパクト領域が存在した。テクスチャ特徴抽出のための既存の方法の大部分は任意形状領域には適していない。,色情報のみが最終画像セグメンテーションを生成するスーパーピクセルを分類し,融合に用いることができる。最終クラスタリングのための特徴抽出とGauss混合モデルのための異なるサイズの直交変換を用いた任意形状画像領域のクラスタリングのための新しい方法を提案した。スペクトルに零点を挿入した場合提案アプローチは,直交変換の特性に基づいている。提案した方法は,周期的および準周期的テクスチャを持つ領域を分類するために特に適している。しかし,L*a*b*情報とH SLカラー空間を利用することにより,この方法は適用可能であり,いかなるタイプの画像のに適している。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： 前処理 ,  直交変換 ,  *画像 ,  クラスタ化 ,  *カラー画像 ,  セグメンテーション ,  色空間 ,  特徴抽出 ,  スペクトル
準シソーラス用語： テクスチャ ,  形態画像 ,  Gauss混合モデル ,  色情報 ,  テクスチャ特徴 ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 破損 ,  カラー ,  併合 ,  ピクセル