階層的MRFモデルを用いたマルチスペクトル画像の教師なしセグメンテーション
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概要
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本論文では、領域ラベルの相関、及び同一領域内の特徴ベクトルの相関の両者を考慮した、マルチスペクトル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。マルチスペクトル画像のモデルとして2層からなる階層的MRFモデルを用い、第1層の領域過程のMRFで観測できない領域ラベル画像を表現し、第2層の観測過程のMRFで領域毎に異なるマルチスペクトルデータを表現する。提案法は、不完全データに対する最ゆう推定法であるEMアルゴリズムの枠組みに基づき、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) の繰り返しからなる。モデルパラメータの推定は、領域過程の推定値を用いた最ゆう推定に帰着される。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、決定論的緩和法を用いて行っている。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-11-21
著者
-
野田 秀樹
九州工業大学情報工学部
-
河口 英二
九州工業大学工学部
-
野田 秀樹
九州工業大学
-
シラジ メディ
大阪工業大学情報科学部
-
シラジ メディ
京都大学工学部
-
シラジ メディ
京都大学工学部電気工学教室
-
野川 知弘
九州工業大学工学部電気工学科
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