免疫ネットワークを用いた画像中の特異領域抽出
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概要
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分散診断モデルを免疫ネットワークモデルとみなし,画像処理に適用することを試みた.免疫ネットワークモテルでは複数の状態をもったユニットが互いに他を診断し合いながらシステム全体で異常なユニットを発見するモデルである. このシステムは並列計算モデルとして適用可能である.実際にまず,画像を局所的にHough変換して得られる単線分をユニットと定義し,それらに複数のダイナミクスを導入することにより,信号レベルのノイズやエッジレベルで表れる染みなどの劣化部分を抽出し,輪郭と区別した.次に,モデルの境界抽出に応用し,マルコフランダム場に従うテクスチャの境界を抽出した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-19
著者
-
金田 悠紀夫
神戸大学工学都システム工学科
-
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
-
久保 和也
神戸大学自然科学研究科
-
伊東 敏夫
ダイハツエ業株式会社電子技術部
-
金田 悠紀夫
神戸大学工学部システム工学科
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