パターンスペクトラムを用いたテクスチャ画像の特徴抽出

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概要

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パターンスペクトラムとは、ある基本形状が対象画像中に「どのようなサイズでどのくらい」含まれているかを定量的に記述するものである。われわれは、これをテクスチュア画像の解析に応用し、各サイズに対するパターンスペクトラムの値の分散を評価関数として、パターンスペクトラムを計算するのに用いる構造要素の形状を最適化することで、その形状によってテクスチャを構成する基本形状を抽出する方法を提案してきた。今回の発表では、いくつかのテクスチャ画像からそれぞれを構成する基本形状を抽出し、似たテクスチャの組に対する基本形状間の距離と、異なったテクスチャの組に対する基本形状間の距離を比較することで、本手法がそれぞれを識別でき, テクスチャ特徴抽出の指標として有効であることを示した。また、分散最小化基準以外の評価関数を提案し、その能力を比較していずれも識別能力があることを示した。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-01-12

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