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J-GLOBAL ID：202102288015204721   整理番号：21A0893378

Cauchy分布に基づく灰色不均質画像のセグメンテーションアルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Segmentation Algorithm of Gray Inhomogeneous Image Based on Cauchy Distribution

著者 (1件)： Deng Huijun (Institute of Intelligent Information, Wanbo Institute of Science and Technology,Hefei,Anhui,China,230031)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISCTT  ページ： 287-291  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションは,画像工学と他の分野で建設的位置を持っている。それらの中で,不均等なグレースケール画像のセグメンテーションに関する研究は特に重要である。これは,医用画像,リモートセンシング画像,およびビデオ監視のような実世界において,不均等なグレースケール画像が広く存在するという事実による。しかしながら,従来の画像セグメンテーションアルゴリズムは画像のグレイレベルの不均等性を無視して,そのような画像セグメンテーションの影響は貧弱である。したがって,本論文はCauchy分布に基づくグレースケール不均等画像セグメンテーションアルゴリズムを提案した。RSF(領域スケーラブルフィッティング)活性輪郭モデルに基づいて,このアルゴリズムはCauchy分布に基づく新しいカーネル関数を生成し,それは2つのCauchy分布の間の差異の絶対値である。これに基づき,エネルギー汎関数を再確立し,輪郭の内外の画像のグレー値に適合し,輪郭ペナルティ項目を加えた。最後に,レベル集合理論を用いて,エネルギー汎関数をレベル集合形式に変換し,レベル集合正則化項を加え,エネルギー汎関数を最小化するために勾配降下法を使用した。実験結果は,本論文における方式を用いて,グレースケール不均等画像を分割するために,より高い分割精度とセグメンテーション効率を持ち,そして,セグメンテーション速度は,ほぼ50%増加したことを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  グレースケール ,  医用画像 ,  正則化 ,  絶対値 ,  ペナルティ ,  最急降下法
準シソーラス用語： グレイレベル ,  画像セグメンテーション ,  Kernel関数 ,  レベルセット法 ,  グレースケール画像 ,  リモートセンシング画像 ,  エネルギー汎関数 , 【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 (6件)： Cauchy分布 ,  灰色 ,  不均質 ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  研究