画像の領域抽出のための確率的領域膨張収縮モデル
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概要
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本論文では, 確率的領域膨張収縮モデルと呼ばれる画像の領域抽出のための新しいモデルを提案する. 類似の領域抽出モデルとしてSnakesが有名であるが, 変分法や探索範囲を近傍に限定したDPなどの極小解にトラップされやすい最適化法を用いているため, 背景にノイズ, テクスチャ, 異物などを含む複雑な画像に対しては解探索能力は必ずしも十分ではない. 一方, 大局的な解探索能力をもつ画像の領域分割法として, Geman とGemanによる確率的サンプリング法に基づく手法が挙げられる. この手法はノイズに強いが, Snakesのように領域のトポロジカルな性質を保存したまま最適化を行うことができない. 本論文で提案するモデルは, Snakesのように領域のトポロジカルな性質を保存したまま最適化を行うことが可能で, 最適化は確率的サンプリング法に基づいている. 従って, エネルギー関数の大局的最小解を得ることが理論的に可能で, ノイズなどの外乱の影響を受けにくい.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
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