階層化EMアルゴリズムを用いたテクスチャー・セグメンテーション
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概要
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統計的推定による画像セグメンテーションの問題点として,最適解の探索法と画像モデルのパラメータ推定があげられる.本論文では,テクスチャー画像を対象として,以下の考え方に基づく画像セグメンテーション手法を提案する.セグメンテーションは事後確率最大(MAP)推定に基づき定式化し,幾つかの組合せ最適化問題に対して優れた成果をあげている平均場アニーリング(MFA)により最適解を探索する.MFAは決定論的な弛緩法であり,この問題に広く用いられているシミュレーテッド・アニーリング(SA)と比較して収束が速く現実的な計算量で良好な解が得られる.また,統計モデルのパラメータは観測画像のみから自動推定するものとし,このため不完全データからのパラメータ最尤推定法として知られているEMアルゴリズムを採用する.しかし,EMアルゴリズムを直接実行することは計算上の点で事実上不可能であるため,マルコフ確率場モデルに対する疑似尤度近似などの幾つかの近似を用いる.更に,EMアルゴリズムの収束を高速化するため,MAP推定の評価基準を階層化してEMアルゴリズムを実行する階層化EMアルゴリズムを提案する.モデル画像と実際のテクスチャー画像を用いたシミュレーション実験により,提案する手法の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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