相互領域拡張法による地理画像の適応的セグメンテーション(画像処理,画像パターン認識)

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概要

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本論文では,土地被覆分類問題への新しい手法として相互領域拡張法を提案した.上地被覆分類とは航空写真や衛星写真画像から特定の地域を区別化することであり,大規模な土地調査のために自動化が必要になる.従来から行われている教師なし分類法の領域分割法や領域拡張法では処理アルゴリズムがシンプルではあるものの画像の種類によっては適切な処理規則を見出す作業に多くの手間を要する.そこで本研究では,同じ性質の領域をまとめるという「領域拡張」の特徴を生かしつつ,教師データについての分類結果を参照することで分類規則を柔軟に取得することを目指し,画素の上下左右隣接部の構造特徴を用いて教師画像側で領域拡張を行う方法を提案した.本手法では,入力画像と教師画像間で画像の構造を比べて得られる指標:一致度を用いて教師画像で分類されるべき地域の特徴を出力画像に反映する.また,教師画像内の画像構造を統計的手法を使って整理し,処理の高速化を図った.
社団法人電子情報通信学会の論文
2003-09-01

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