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J-GLOBAL ID：201802233145533784   整理番号：18A0270418

画像セグメンテーションのための二次元マルチレベルしきい値処理法【Powered by NICT】

A two-dimensional multilevel thresholding method for image segmentation

著者 (1件)： Ben Ishak Anis (Universite de Tunis, ISGT, LR99ES04 BESTMOD, 2000 Le Bardo, Tunisia)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 52  ページ： 306-322  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： 本研究では,RenyiとTsallisエントロピーに基づく二次元マルチレベルしきい値処理技術を開発した。提案法の定式化はNP困難組合せ最適化問題を生じさせた。この問題を効率的に解決するために,二つの主要進化的アルゴリズム,すなわち量子遺伝的アルゴリズム(QGA)および微分進化(DE)を使用し,比較した。提案した方法と最適化の両方の有効性を異なるタイプのグレーレベル分布の実世界および合成画像の試料で実証された。さらに,セグメンテーション品質に二次元ヒストグラムの寄与は雑音によって劣化したと影や反射効果を含むいくつかの画像に注目されている。実験結果は,第一に,DEは複雑である問題にわずかに効率的であるQGAよりも時間が掛っていことを示した。第二に,RenyiとTsallisエントロピーが同様の画像セグメンテーション品質をもたらした。最後に,提案した方法は,マルチモーダルと雑音のある画像セグメンテーションのための二層閾値処理よりも適切であることを示した。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： *画像 ,  定式化 ,  NP困難 ,  品質 ,  組合せ最適化問題 ,  ヒストグラム ,  最適化 ,  *二次元 ,  雑音 ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  進化的アルゴリズム ,  Tsallisエントロピー ,  *マルチレベル閾値 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： マルチレベル画像セグメンテーション ,  二次元ヒストグラム ,  Renyiエントロピー ,  Tsallisエントロピー ,  量子遺伝的アルゴリズム ,  微分進化

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像セグメンテーション ,  マルチレベルしきい値 ,  処理法