Unsupervised Rough Segmentation of natural Images Containing Man-Made Objects (Image Processing)
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概要
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We present a method of unsupervised rough segmentation for natural images containing man-made objects that uses a proposed texture feature extraction and a hierarchical segmentation algorithm. We use Statistical Geometrical Features (SGF) as texture descriptors and propose to obtain uniform texture features and good boundary features to incorporate anisotropic diffusion. The segmentation is performed by using three processes : hierarchical plitting, agglomerative merging and pixelwise classification. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed technique in obtaining rough segmentation.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-01-15
著者
-
前田 純治
室蘭工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
鈴木 幸司
室蘭工業大学情報工学科
-
前田 純治
室蘭工大
-
鈴木 幸司
室蘭工大
-
Maeda Junji
Muroran Institute Of Technology
-
前田 純治
室蘭工業大学 工学部
-
SUZUKI Yukinori
Muroran Institute of Technology
-
DAI XIAOYAN
Muroran Institute of Technology
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