確率的領域膨張収縮モデル-Medusa
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概要
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従来の動的輪郭線モデル領域成長法は,最適化法変分法を用いているのでノイズ等の外乱に弱い.本研究では外乱に強い領域成長モデルを実現するため,ラベル値が0(非領域)1(領域)のいずれかをとると仮定して,最適化を確率的サンプリングの枠組みで行う.しかし,従来の確率的サンプリング法は,現在の領域の状態に対応して動的にサイトを選択し,領域を分裂しないように,または穴が空かないようにラベリングを行うことは不可能であるので,任意にラベチを更新するサイトの選択が可能なサンプリング法を提案し,これを領域成長モデルの最適化に適用した.これを確率的領域膨張収縮モデル(Medusa)と名付けた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-29
著者
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