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J-GLOBAL ID：201802213292784604   整理番号：18A1815433

単一フレーム画像の局所的差異特性の多目的分離シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Multi Object Separation Simulation of Local Difference Feature of Single Frame Image

著者 (4件)： Chen Hongjun (四川大学錦城学院,電子信息学院,四川成都611731) ,  Zhao Liheng (四川大学錦城学院,電子信息学院,四川成都611731) ,  Luo Fuqiang (四川大学錦城学院,電子信息学院,四川成都611731) ,  Li Yao (四川大学錦城学院,電子信息学院,四川成都611731)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 6  ページ： 246-249  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 単一フレームの画像差異特性のマルチターゲット分離は,画像処理の効果を効果的に改善することができた。単一フレーム画像の局所差異特性のマルチターゲット分離は,差異度の小さい領域を隣接領域に併合して,画像分離アルゴリズムの最適な閾値パラメータを得て,差異特性の多目的分離を達成する。伝統的方法と分水界の分離方法を結合して,画像特性の分離と抽出を行うが,画像の分離閾値パラメータの取得はできないので,画像ターゲットの分離精度は低い。粒子群最適化(PSO)に基づく領域成長分水界の単一フレーム画像の局所差異特性の多目的分離アルゴリズムを提案した。領域成長と分水界の画像分離アルゴリズムを結合し、Shannonエントロピーに従って目的関数を構築し、領域成長のパラメータを確定し、特徴値を利用して区域間の相違度を計算し、小さい区域を隣接差異度区域に併合する。画像分離アルゴリズムの最適閾値パラメータを得て,単一フレーム画像の局所的差異特性のマルチターゲット分離を達成した。実験結果は,提案した方法が単一フレーム画像の局所差異特性を効果的に分離でき,画像処理速度を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像特性 ,  *画像 ,  パラメータ ,  画像処理 ,  *シミュレーション ,  目的関数 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  領域成長法 ,  粒子群最適化 ,  分水界 ,  画像分離 ,  マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 差異 ,  シミュレーション