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J-GLOBAL ID：201702275657337538   整理番号：17A1395641

改良RSFモデルに基づく画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Image segmentation based on the improved RSF model

著者 (2件)： Liu Jing (Academy of Mathematics, Dalian Maritime University, Dalian 112026) ,  Zhang Lulu (Academy of Mathematics, Dalian Maritime University, Dalian 112026)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 11483-11487  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： 曲線展開の理論に基づく画像セグメンテーションのための新しいモデルを提案し,これは領域ベース動的輪郭モデルの改善である。重み付き面積項はRSFモデルに追加し,面積項の係数は,ロバストな適応性の重み付き係数に変化した。医用画像のセグメンテーションを行うためにモデルを使用した。結果は,新しいモデルは,複雑な画像正確にとその背景特性を反映できることを示した。曲線の位置は画像情報による固定ロバストできる。ロバスト適応性の重み付き係数の適応は,誤りは,より効率的な画像セグメンテーションを得るため減少した。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： 医用画像 ,  *セグメンテーション ,  *モデル ,  ロバスト性 ,  *画像 ,  適応性
準シソーラス用語： 画像情報 ,  動的輪郭 ,  曲線展開 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  画像セグメンテーション