濃淡画像の粗さ測度による画像特徴抽出法の基本特性について
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概要
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複数のテクスチャ領域から構成される濃淡画像の領域分割による画像特徴抽出手法は, 画像解析の分野において重要な位置を占めている。画像の特徴を正確にかつ定量的に示す測度が正確な領域分割を行うために必要であり, 現在, ヒストグラム, ランレングス, 各種統計量, 自己相関関数, フラクタル次元等の, テクスチャの特徴量の抽出手法が提案されている。フラクタル画像解析は回転や線形変換に対して不変であるという特徴を有しているが, 実際の濃淡画像は離散的であり, また自然に存在するテクスチャは完全な自己相似性を有していない。そのため, 実際の解析における回転や解像度の変化の影響, 分解能といった特性は明らかでないものが多い。本稿ではテクスチャの回転や線形変換に対するフラクタル次元値推定手法の基本特性について解析し, 実画像の解析に対する適用性を検討する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
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