最小全域木の適応しきい値切断による画像分割方式(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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カラ一画像の最小全域木(MST:Minimum Spanning Tree)の枝を適応しきい値によって切断することを特徴とする画像分割方式を提案する.まず,画像のピクセルをノードとし,ノード間のカラーベクトル値の差をアークの重みとしたグラフのMSTを作成する.次にMSTエッジの重み累積ヒストグラムの累積率から当画像に適した領域分割しきい値θ_1を決定する.そのθ_1を用いてMSTのエッジを切断することで画像を小領域に分割し,MSTの深さ優先探索時の走行方向状態遷移特性から小領域のテクスチャ特性を抽出する.最後に,θ_1と小領域のテクスチャ特性類似度に応じて適応的に変動する併合しきい値θ_2を用いて小領域の併合を行う.種々の画像に対する実験によって,提案手法の汎用性と有効性を示す.更に,画像によって適切な領域分割しきい値は変動することを実証し,画像ごとに適切な領域分割しきい値を決定できる提案手法の妥当性を示す.
- 2004-02-01
著者
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