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J-GLOBAL ID：201802228063810903   整理番号：18A0284373

状態遷移アルゴリズムを用いた新しい多重閾値画像セグメンテーションアプローチ【Powered by NICT】

A new multi-threshold image segmentation approach using state transition algorithm

著者 (4件)： Han Jie (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, PR China) ,  Yang Chunhua (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, PR China) ,  Zhou Xiaojun (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, PR China) ,  Gui Weihua (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, PR China)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 44  ページ： 588-601  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  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： しきい値は,画像セグメンテーションや画像解析において重要な役割を果たしている。本論文では,画像の正規化ヒストグラムは,線形結合正規分布関数でフィットされ,また各正規分布関数は,クラスピクセルのが代表的であり,平均,分散およびフィッティング関数における重みのようなパラメータは不明である。あてはめ問題を非線形および非凸最適化問題に適用することにより,新しい大域的最適化法である状態遷移アルゴリズム(STA)は,あてはめ関数の最適パラメータを選択するために使用されている。マルチレベルしきい値処理問題における提案した方法の有効性をいくつかの実験結果によって試験した。大津,粒子群最適化(PSO),遺伝的アルゴリズム(GA)と微分進化(DE)アルゴリズムと比較して,STAは最適化の結果としきい値セグメンテーションの両者に関して競合力のある性能を持つことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  画像分析 ,  *画像 ,  *アルゴリズム ,  分布関数 ,  正規化 ,  最適化 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 微分進化 ,  粒子群最適化 ,  マルチレベル閾値 ,  大域的最適化 ,  *画像セグメンテーション ,  *状態遷移 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像セグメンテーション ,  状態遷移アルゴリズム ,  マルチレベルしきい値処理 ,  大域的最適化

分類 (3件)： 待ち行列  (KA03050I) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 状態遷移 ,  アルゴリズム ,  多重 ,  閾値 ,  画像セグメンテーション