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J-GLOBAL ID：201802273761029950   整理番号：18A0382369

遺伝的アルゴリズムとエントロピーに基づく二次元画像セグメンテーション法【Powered by NICT】

A two-dimensional image segmentation method based on genetic algorithm and entropy

著者 (5件)： Abdel-Khalek S. (The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, Strada Costiera 11, Miramare-Trieste, Italy) ,  Abdel-Khalek S. (Department of Mathematics, Faculty of Science, Al-Azhar University, Cairo, Egypt) ,  Ben Ishak Anis (Universite de Tunis, ISGT, LR99ES04 BESTMOD, 2000 Le Bardo, Tunisia) ,  Omer Osama A. (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Aswan University, Aswan, Egypt) ,  Obada A.-S.F. (The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, Strada Costiera 11, Miramare-Trieste, Italy)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 131  ページ： 414-422  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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： しきい値ディジタル画像セグメンテーションのためのよく知られた技術である。多く寄与はエントロピーのようないくつかの情報理論関数を最大化することにより,しきい値を達成した。古典的方法は秩序化した画像グレイレベル分布に対するエントロピーを定式化することにより,しきい値を探索した。秩序化段階はエントロピー最適に十分に収束することはできない。本論文では,TsallisとRenyiエントロピーの柔軟な表現に基づき,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた新しい二次元画像セグメンテーションアプローチを提案した。情報理論の観点から,エントロピーは,画像の二次元ヒストグラムに含まれる情報の量を測定するために用いた。オブジェクトと背景への画像を効率的に分割するために,GAは,エントロピーを最大化するために使用した。実験結果は筆者らのアプローチが効率的にエントロピーを最大化し,古典的しきい値処理技術と比較してより良い画像セグメンテーション品質を生成することを示した。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： 品質 ,  ディジタル方式 ,  情報理論 ,  *二次元 ,  定式化 ,  *画像 ,  ヒストグラム ,  *セグメンテーション ,  *エントロピー ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  Renyiエントロピー ,  グレイレベル ,  *画像セグメンテーション ,  *二次元画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Thresholding画像セグメンテーション ,  遺伝的アルゴリズム ,  TsallisとReyniエントロピー

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  エントロピー ,  画像セグメンテーション