ロバストクラスタリングに基づいた特徴空間と画像空間の併用による領域分割
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概要
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画像の領域分割の方法には, クラスタリングや領域拡張法に代表されるように, 特徴空間および画像空間を用いた方法がある. これらの方法は, 前者は大きな部分を分割するのに適し, 後者は細かな部分を分割するのに適する, というような相補的な関係にある. 本論文では, この相補的関係に着目し, 特徴空間と画像空間の併用による領域分割方法を提案する. 提案方法では, 画像を主要部分と詳細部分に分離し, 分割を行う. まず, 特徴空間において, ロバストクラスタリングにより明確なクラスタのみを抽出し, 画像から主要部分を抽出する. 次に, 画像空間において, 局所処理に基づく領域の併合処理を行い, その後に, 主要部分から分離された詳細部分を領域拡張法により分割する. 実画像に対する実験結果から, 提案方法によって, 画像各部の複雑さに応じた領域分割結果が得られることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-25
著者
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