ファジィクラスタリングを用いたカラー画像の領域分割

概要

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画像情報を構造的に理解する上で、画像の領域分割は必要不可欠な手段であり、その手法は原画像の存在する原画像空間、あるいはその特徴量により作られる特徴空間を用いる場合の二つに分類される。本研究では特徴空間である色空間の上でクラスタリングをすることにより、画像の領域分割を行なう。従来の研究ではクラスタリング手法として主にkmeans法を用いているが、本研究ではより柔軟な分割が可能なファジィクラスタリング手法であるfuzzy cmeans(FCM)法を用いる。この手法の問題点としては初期分割の与え方により分割結果が相異なる場合があること、および他の領域に比べて小さな領域が存在するとき、この小領域をうまく分割できないことなどが可能であるファジィクラスタリングも考えられている。しかし、その手法も各クラスターの体積に制約を課す必要があり小さな領域は分割できない。そこでこの点を改善するために、重み乗数の性質を利用したファジィクラスタリングを用いることを提案する。この手法を用いると直前のステップで得られた情報を利用することができ、小さな領域に関しても分割が可能となる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-09-20