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J-GLOBAL ID：201802210861471564   整理番号：18A2126020

スペクトルクラスタリンググレイレベルテクスチャ画像分割法とその近赤外線イメージングシミュレーションへの応用【JST・京大機械翻訳】

Method of Spectral Clustering Gray Texture Image Segmentation and Its Application in Near-infrared Imaging Simulation

著者 (5件)： Zhang Shuo (北京理工大学 光電学院光電成像技術与系統教育部重点実験室,北京,100081) ,  Bai Tingzhu (北京理工大学 光電学院光電成像技術与系統教育部重点実験室,北京,100081) ,  Qiu Chun (北京理工大学 光電学院光電成像技術与系統教育部重点実験室,北京,100081) ,  Shao Long (北京理工大学 光電学院光電成像技術与系統教育部重点実験室,北京,100081) ,  Zhang Yu (北京理工大学 光電学院光電成像技術与系統教育部重点実験室,北京,100081)
資料名： Hongwai Jishu  (Hongwai Jishu)
巻： 40  号： 4  ページ： 369-376  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2520A  ISSN： 1001-8891  CODEN： HOJIEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近赤外シーンのシミュレーションにおいて,異なる材料分類の問題に対処するために,スペクトルクラスタリングに基づくグレイレベルテクスチャ画像セグメンテーション法を提案した。まず,mean-shiftアルゴリズムを利用して,オリジナル画像を複数の正確な境界を持つ同質領域に分割し,これらの領域を超画素として記述して,次に,超画素構造の無方向加重グラフをスペクトルクラスタリングの入力として用い,スペクトルクラスタリングの方法を通して超画素の過分割問題を解決した。本論文では,スペクトルクラスタリングの過程で,超画素のテクスチャ特徴を考慮し,スペクトルクラスタリングプロセスにおけるグレースケールと空間情報の不足を埋め込んだ。実験結果は,本論文の分割法が計算の複雑さを減らすだけでなく,精密な近赤外シーンシミュレーションの基礎をもたせることを示したものである。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *近赤外線 ,  グレースケール ,  計算量 ,  セグメンテーション ,  画素 ,  *シミュレーション ,  アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  *分割法
準シソーラス用語： 空間情報 ,  テクスチャ特徴 ,  加重 ,  *グレイレベル ,  *スペクトラルクラスタリング ,  赤外イメージング ,  *テクスチャ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像分割 ,  近赤外線 ,  イメージング ,  シミュレーション ,  応用