階層的MRFモデルを用いたマルチスペクトル画像のデータ駆動型セグメンテーション
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概要
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本論文では, 領域ラベルの相関, および同一領域内の特徴ベクトルの相関の両者を考慮した, マルチスペクトル画像に対するデータ駆動型セグメンテーションアルゴリズムを提案する. マルチスペクトル画像のモデルとして2層からなる階層的MRFモデルを用い, 第1層の領域過程のMRFで観測できない領域ラベル画像を表現し, 第2層の観測過程のMRFで領域ごとに異なるマルチスペクトルデータを表現する. 提案法は, 不完全データに対する最ゆう推定法であるEMアルゴリズムの枠組みに基づき, MRFモデルパラメータの推定とセグメンテーション(領域過程の推定)の繰返しからなる. モデルパラメータの推定は, 領域過程の推定値を用いた最ゆう推定に帰着される. 観測画像と推定パラメータを用いたセグメンテーションは, 決定論的緩和法を用いて行っている. 人工的に作成したマルチスペクトル画像や実際のLANDSAT TM画像を用いたシミュレーション実験によって, 提案アルゴリズムの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-09-25
著者
-
野田 秀樹
九州工業大学情報工学部
-
河口 英二
九州工業大学工学部
-
野田 秀樹
九州工業大学
-
シラジ メディ
大阪工業大学情報科学部
-
シラジ メディ
京都大学工学部
-
シラジ メディ
京都大学工学部電気工学教室
-
野川 知弘
九州工業大学工学部電気工学科
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