フラクタル次元と低次統計量とを用いたテクスチャの自動分類

概要

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衛星写真や航空写真による地形や森林の解析では,画像をブロックに直和分割して,ブロックをテクスチャ分類している.この分類においては同時生起行列などから導出される統計的特徴量がよく用いられているが,どのくらいの大きさのブロックを用いればよいか,また,どの特微量を用いればよいかは画像に依存している.また最近,フラクタル次元を用いた分類がPentlandによって提案されているが,どのくらいの大きさのブロックを用いればよいかは画像に依存し,分類する際の閥値の決定は人手によって行われているそこで,本文では,テクスチャ分類の分野で広く用いられているBrodatzの写真集から選んだ任意の2つのテクスチャを組み合わせた画像1,065枚を対象とし,フラクタル次元と低次統計量とを有機的に結合させ,階層的にテクスチャを自動分類する方法を提案する本手法は,柔軟性を持たせるために画像のブロックの大きさが異なるものを複数用いて階層的に行うものであり,ISODATA クラスタリングを用いたフラクタル次元と最小被覆値とによる分類を基本にする.フラクタル次元と最小被覆値とで分類できなかったブロックは,フラクタル次元と最小覆値とで分類できた複数のブロックの低次統計量(知識源)から算出される知を用いて分類される本手法と従来の統計的特徴量を用いる手法とを認識率および演算時間で比較して,本手法の有効性を示す.
社団法人情報処理学会の論文
1990-07-15

フラクタル次元と低次統計量とを用いたテクスチャの自動分類

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