自己組織化モデルを用いた段階的領域分割について

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概要

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本報告では, 自己組織化クラスタリングによって、画素の輝度値・位置座標をもとにクラスタ分けを行い、各クラスタを画像中の同一領域とみなし、領域分割を行う. しかし、原画像を単にクラスタリングを行い領域分割すると各クラスタの輝度値・位置座標にばらつきが出て、誤ったクラスタ分けを行ってしまい領域を正確にあらわすことができなくなる場合があった. そこで、領域分割を行う際、原画像を低解像度にした画像を用いて、画素値の大域的傾向をみてクラスタリングを行い、このクラスタを参考に原画像を領域分割し、各クラスタのばらつきを少なくし、より正確にエッジに即した領域分割を提案する.
社団法人電子情報通信学会の論文
1999-06-09

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