濃度-こう配2次元ヒストグラムを用いた3次元画像の画素分類法
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概要
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近年,医用や,気象,流体などの分野で,3次元の画像データの収集が行われるようになり,表示法,処理に関する研究が行われている.これらの3次元画像データの画素分類や領域分割などの処理は,パターン認識や表示法の前処理として重要である.しかし,3次元画像は一般に2次元画像に比べて分解能が低く,複雑な領域では複数のクラスが混じり合い,中間的な値をもつため,画素分類や領域分割において誤った結果をもたらす.本論文では,濃度とこう配の大きさによる2次元ヒストグラムを用いたより正確な画素分類法を提案する.この2次元ヒストグラム上では,物体の非境界部分と境界部分が分離可能であり,対象のボクセルにおいてクラスが混じり合っているかどうか識別可能である.本論文では,まず2次元ヒストグラム上での境界部分,非境界部分の分布を検討し定式化を行う.次に,これを用いて2次元ヒストグラム上の各点における各クラスへの所属値を求め,この所属値による3次元画像の画素分類方法を提案する.最後に,ファントムデータおよび医用のCT(Computed Tomography)画像の画素分類に本手法を適用した.この結果より,本手法は従来法に比べてより正確な画素分類ができるほか,3次元画像の表示法として一般的なボリュームレンダリングとも高い整合性をもつことが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-04-25
著者
-
青木 由直
北海道大学大学院工学研究科
-
坂本 雄児
室蘭工業大学工学部電気電子工学科
-
坂本 雄児
室蘭工業大学
-
大塚 晃央
北海道大学工学部情報工学科
-
板田 吉勝
北海道大学工学部情報工学科
-
青木 由直
北海道大学 工学部
-
青木 由直
北海道大学
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