階層的MRFモデルを用いたテクスチャ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,複数のテクスチャから構成される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.テクスチャ画像のモデルとして2層からなる階層的マルコフ確率場(MRF)モデルを用い,第1層のMRFで観測できない領域画像を表現し,第2層のMRFで領域ごとに異なるテクスチャを表現する.本アルゴリズムは,観測できない領域過程を取り扱うために,不完全データに対する最ゆう推定法であるEMアルゴリズムをもとにしている.アルゴリズムは,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,擬似ゆう度関数の最大化によって行い,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,テクスチャ画像に対して適用可能な決定論的緩和法を用いて行っている.人工的に作成したテクスチャ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
- 1994-05-25
著者
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