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J-GLOBAL ID：201902222451120374   整理番号：19A0058150

Delaunay分割に基づくEM¥MPMアルゴリズムの画像分割法【JST・京大機械翻訳】

Combining the EM¥MPM and Delaunay Tessellation for Image Segmentation

著者 (4件)： Gao Liang (遼寧工程技術大学測絵与地理科学学院,遼寧阜新,123000) ,  Li Yu (遼寧工程技術大学測絵与地理科学学院,遼寧阜新,123000) ,  Lin Wenjie (遼寧工程技術大学測絵与地理科学学院,遼寧阜新,123000) ,  Zhao Quanhua (遼寧工程技術大学測絵与地理科学学院,遼寧阜新,123000)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
巻： 41  号： 10  ページ： 69-72  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 本論文では,従来の領域ベースの画像分割法の欠点を克服するために,Delaunay分割と最大期待値(ExpectationMaximization)に基づくDelaunay分割を提案した。EM)と最大エッジ確率(MaximizationofthePosteriorMarginal,MPM)アルゴリズムの画像分割方法。最初に,画像特徴点を抽出し,Delaunay三角形網を構築するための基礎点集合として特徴点集合を用いた。Delaunay三角形ネットワークの構築により、画像を多数の相互連結の超画素に区分し、これらの超画素内の画素の灰色値が同一の独立した正規分布に従うと仮定し、これに基づいて特徴場モデルの構築を完成し、EM¥MPM法を用いて、それぞれ特徴場モデルと分割画像をシミュレーションした。提案したアルゴリズムは,画像を効果的に分割し,シミュレーション画像と実画像を分割してテストし,古典的初期分割完全ランダム超画素画像分割アルゴリズムと比較し,その結果,この方法の妥当性と精度を定性的および定量的に示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *画像 ,  ネットワーク ,  画素 ,  画像特性 ,  相互接続 ,  シミュレーション ,  期待値 ,  正規分布
準シソーラス用語： 点集合 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Delaunay分割 ,  EM ,  MPM ,  アルゴリズム ,  画像分割