だ円パラメータを用いた回転・拡大のある画像のテクスチャ分類
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概要
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回転または拡大を受けた画像のテクスチャ分類をする簡単な方法を提案する.画像モデルは3個の予測係数をもつ非因果性確率差分方程式で,白色雑音で駆動される.この2次元スペクトル密度関数(SDF)は原点にのみピークをもち,その等高線表示は原点付近でだ円形となる.最初に,SDFの簡単な推定法として,スペクトル幅決定法(SBD法)を提案する.そのための予測係数の定め方は,相関関数の半値幅とSDFのそれが近似的に反比例することを利用するものであり,四つの方向について2次元SDFの半値幅を決めて予測係数を求める.同じ係数を最ゆう法で得た場合と比較する.次に,SBD法で求めた係数を等高線を表すだ円パラメータ(離心率,主軸方向,平均半径)に変換して,誤差の分散と合わせてテクスチャ分類に使う.離心率,平均半径,誤差分散を用いて,回転をうけた画像の分類ができる.離心率と主軸方向で拡大のある画像の分類ができる.最後に,自然のテクスチャ画像を用いて,本方法の有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-06-25
著者
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