局所領域でのクラスタリングによる衛星画像の雲域自動分類 (<特集>画像の認識・理解論文特集)
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概要
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本論文では,衛星画像における雲域自動分類手法を提案する.提案手法は可視画像と輝度温度画像を用いて,雲域とそれ以外の領域を自動的に分類する.画像を小さな領域(局所領域)に分割することにより,局所領域中での各カテゴリーの特徴ベクトル分布がガウス分布を用いて近似できると仮定し,分布を二つのクラスタに分割する.更に,各クラスタをその後のカテゴリー分類に利用するのに適当であるかどうかの判断を行うための「一致度」を導入し,それを満足するクラスタの平均ベクトルとEMアルゴリズムを用いて分類を行う.一致度を利用することによって特徴空間中のベクトル分布が明確になることを示すとともに,クラスタリングも適切に行えることを示す.提案手法の特徴は,特徴ベクトルが各カテゴリー間を結ぶように連続的に分布することに着目する点にある.各カテゴリー間を結ぶ直線を考え,その直線と各クラスタの平均ベクトルの距離が近いものだけを利用することによって,画像ごとに動的にしきい値を決定する.最後に,提案アルゴリズムををNOAAとひまわりの画像に適用する.専門家が手動で分類した結果等と比較し,良好な分類結果が得られることを示す.
- 2001-08-01
著者
-
加藤 寧
東北大学大学院情報科学研究科
-
根元 義章
東北大学大学院 情報科学研究科
-
小澤 憲秋
東北大学大学院情報科学研究科
-
青木 俊徳
東北大学大学院情報科学研究科
-
青木 俊徳
東北大学大学院情報科学研究科:(現)トヨタ自動車
-
加藤 寧
東北大学大学院
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