遺伝的アルゴリズムを用いたテクスチャ画像の自動領域分割手法
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概要
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遣伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm : GA) は, 生物の遣伝及び進化のメカニズムを工学的にモデル化し, 最適化アルゴリズムとして表現したもので, 近年組み合わせ最適化問題に対する強力なアルゴリズムとして注目されている. 本論文では, 画像の領域分割問題を組み合わせ最適化問題と考え, GAを用いたテクスチャ画像の自動領域分割手法を提案する. まず, 原画像をいくつかの小領域に分割し, 個々の小領域において, 特徴ベクトルを抽出する. 次に, Kohonenの自己組織化マップを用いて大まかな特徴ベクトルのクラスタリングを行ない, 領域分割数の候補数を決定する. ここで, 個々のクラスタにおける特徴ベクトルの分散の総計を用いて, クラスタリングの評価関数を定義する. そして, GAにより, 領域分割数の候補数周辺において, 特徴ベクトルのクラスタリングの最適化を繰り返し行うことにより評価関数の最適値を探索し, 画像の領域分割を行うのである. 本手法は, 領域分割個数が曖昧な画像において非常に有効であり, その有効性を数値実験において実証する.
- 1997-03-06
著者
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