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J-GLOBAL ID：201702281548650960   整理番号：17A0681721

ウェブレットフレーム分解の冗長性に基づくサブバンド内の階層的なドットエリアを用いたテクスチャ画像の領域分割

著者 (4件)： 石原聖司 (東京電機大学理工学部) ,  山本貴弘 (福岡工業大学情報工学部) ,  長谷川誠 (東京電機大学工学部) ,  原潤一 (株式会社リコー未来技術研究所)
資料名： 映像情報メディア学会誌(Web)  (Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers (Web))
巻： 71  号： 4  ページ： J137-J143(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0261A  ISSN： 1881-6908  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,画像のウェーブレットフレーム分解によって得られる冗長なウェーブレット係数に対して,原画像の各画素に対応するサブバンド内の範囲(1画素当たりのドットエリア)を分解レベル毎の冗長性に応じて階層的に拡大する方法を提案する.具体的には,冗長なウェーブレット係数からなる特徴空間においてテクスチャ画像をGMRFモデルによりモデル化して各画素のクラスラベルを求める際に,モデルパラメータの推定に用いる係数の範囲および結合確率密度の算出に用いる係数の範囲を,当該ドットエリアに合わせてそれぞれ拡大して取り扱う.本提案法は,GMRFモデルに基づくテクスチャ画像の領域分割の際に使用する画素毎のウェーブレット係数の数を,当該ドットエリアを用いて増加させることで,クラスラベルが孤立する点の発生を抑制することができる.4種類のテクスチャを同時に領域分割する実験により,本提案法の有効性を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  波束 ,  係数 ,  *画像 ,  階層構造 ,  ラベル付け【画像】 ,  アノテーション ,  パラメータ推定 ,  確率密度 ,  評価試験 ,  *画像処理システム ,  ウェーブレット係数
準シソーラス用語： ウェーブレット ,  *テクスチャ画像 ,  *領域分割

著者キーワード (6件)： 領域分割 ,  テクスチャ ,  ウェーブレット ,  GMRF ,  確率密度関数 ,  GMRF

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (12件)：

• 1) R. Dey, P. K. Nanda, and S. Panda: “Constrained Markov Random Field Model for Color and Texture Image Segmentation”, Proc. of the 2008 Int. Conf. on Signal Processing, Communications and Networking, pp.317-322 (2008)
• 2) B. S. Manjunath and R. Chellappa: “Unsupervised Texture Segmentation using Markov Random Filed Models”, IEEE Trans. on Patt. Anal. Machine Intell., 13, 5, pp.478-482 (1991)
• 3) M. Goktepe, V. Atalay, N. Yalabik, and C. Yalabik: “Unsupervised Texture Based Image Segmentation by Simulated Annealing using Markov Random Filed and Potts Model”, Proc. of the 14th Int. Conf. on Pattern Recognition, pp.820-822 (1998)
• 4) 内山俊郎, 武川直樹, 中村太一, 金子博:“一様範囲の推定を用いたテクスチャ画像の領域分割”, 信学論 D-II, J83-D-II, 6, pp.1446-1459 (2000)
• 5) ヌリシラジ・マハダド, 高尾伸照, 野田秀樹:“ウェーブレット特徴空間でMRFモデルを用いたテクスチャ認識”, 信学論D-II, J83-D-II, 10, pp.1995-2002 (2000)

タイトルに関連する用語 (8件)： 分解 ,  冗長性 ,  サブバンド ,  階層 ,  ドット ,  エリア ,  テクスチャ画像 ,  領域分割