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J-GLOBAL ID：201702279029466306   整理番号：17A1389484

ファジィ画像セグメンテーションのためのC-meansアルゴリズムを用いた適応ローカルデータとメンバーシップに基づくダイバージェンス【Powered by NICT】

Adaptive local data and membership based KL divergence incorporating C-means algorithm for fuzzy image segmentation

著者 (4件)： Gharieb R.R. (Department of Electrical Engineering, Assiut University, Egypt) ,  Gendy G. (El-Rajhy Liver Hospital, Assiut University, Egypt) ,  Abdelfattah A. (Department of Electrical Engineering, Assiut University, Egypt) ,  Selim H. (Department of Electrical Engineering, Assiut University, Egypt)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 59  ページ： 143-152  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： 本論文では,画像セグメンテーションのためのファジィクラスタリング法は,従来のハードC平均(H CM)アルゴリズムに局所空間メンバーシップとデータ情報のハイブリッドを組み込むことによって開発した。取込は3倍手順である。(1)画素のメンバシップ関数はピクセル近傍における空間的に平滑化した。(2)画素メンバシップ関数と平滑化の間のKullback-Leibler(KL)発散はファジィ化のためのH CM目的関数に追加した。(3)元の画素データは局所的に平坦化したものによって置換される得られたファジィH CMである重み付きH CMのような機能を付加することにより正則化された。量は局所的に平坦化したメンバシップの残留に比例した。ピクセル近傍に存在する多くのピクセルが同一クラスタに属するこの残留は減少した。重み付き距離は減少し,画素近傍で最も優勢なメンバーシップを追跡するためのピクセルメンバシップを可能にした。合成,医療とメディア画像のセグメンテーションのシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがいくつかの以前に開発されたアルゴリズムと比較してより良い性能を提供することを示した。例えば,合成画像における,0.3の分散を持つ付加白色ガウスノイズと共に,提案したアルゴリズムは,精度,92%の感度と特異性はそれぞれ84%と94.7%を与え,一方,最も近い結果とアルゴリズムは,精度81.9%,感度の62.2%と86.8%の特異性を与えた。添加では,提案したアルゴリズムが,クラスタの数を識別する能力を示した。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： *アルゴリズム ,  *画像 ,  メンバシップ関数 ,  *セグメンテーション ,  平滑化 ,  *曖昧さ ,  正則化 ,  シミュレーション ,  クラスタ ,  画素 ,  目的関数
準シソーラス用語： 特異性 ,  平坦化 ,  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 (5件)： ファジィC平均 ,  医用画像セグメンテーション ,  局所メンバシップ情報 ,  重み付き距離 ,  Kullback-Leibler(KL)発散

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファジィ ,  画像セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  適応 ,  メンバー ,  シップ ,  ダイバージェンス