固定型等価近似法の画像サイズと多値化に関する検討(学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
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概要
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人間は, 1画素ごとには白黒の2値画像を見ても全体を眺めると, 擬似濃淡画像として認識できる経験をしている.我々は今までに, 外界・網膜・脳を通して階層的に行われる濃淡画像として認識する視覚モデルとその等価近似法, 固定型等価近似法を提案した.固定型等価近似法には窓という概念があり, これまで画像サイズが256×256画像の場合, 窓のサイズは4×4に固定できることが明らかになっている.本稿の目的は, 画像のサイズに無関係に窓のサイズが4×4に固定できるかとうかを明らかにする事である.4種類の画像で3種類の画像サイズ, 128×128, 256×256, 512×512画素に関して検討した.その結果, 画像のサイズに無関係に窓のサイズがほぼ4×4に固定できる事が明らかになった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-18
著者
-
川崎 順治
金沢工業高等専門学校
-
北村 直人
金沢工業大学
-
加藤 恭子
金沢工業大学
-
飯島 泰蔵
(株)創研
-
飯島 泰蔵
創研
-
飯島 泰蔵
東京工業大学
-
飯島 泰蔵
新潟大学 工
-
池田 航将
金沢工業大学
-
池田 航将
金沢工業高等専門学校
-
飯島 泰蔵
東京工科大学工学部情報工学科
-
加藤 恭子
金沢工大
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