自己組織化マップを用いた濃淡画像からの輪郭線抽出に関する研究
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概要
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物体認識の前処理として物体の輪郭線に着目してこれを抽出することは意義あることである. 従来手法では画像全体に同じ手法を適用するために, 大きな輪郭線と細かい輪郭とを同時に抽出するのが困難であった. そこで本研究では画像を適応的に異なる大きさのブロックに分割してそのブロック単位で処理することでこの問題を解決する. 第一段階でまず対象とする濃淡画像全体の統計的な性質をT. Kohonenが提案した自己組織化マップを作成することによって解析する. 学習における入力ベクトルとしてはGemanのラインプロセスの概念を用いる. また作成するマップは解析の簡単さから1次元マップ (ヒストグラム) を採用する. 第2段階ではそのマップを参照して画像を適応的にブロック分割し, そのブロック毎に短線分を抽出する. 以上の手順で画像の局所的な性質に応じた輪郭線抽出を実現した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-23
著者
-
伊東 敏夫
ダイハツ工業(株)
-
金田 悠紀夫
神戸大学大学院自然科学研究科
-
金田 悠紀夫
関西学院大学理工学部情報科学科
-
伊東 敏夫
ダイハツ工業(株) 電子技術部
-
滝澤 仁臣
神戸大学大学院自然科学研究科知能科学専攻
-
金田 悠紀夫
神戸大学大学院 自然科学研究科
-
伊東 敏夫
ダイハツ工業
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