モルフォロジーフィルタの構造要素によるテクスチャ画像のモデル化
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概要
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モルフォロジーフィルタを用いたテクスチャ画像の新しいモデルを提案する.テクスチャ画像のモデル化の代表的なものに線形予測モデル(自己回帰(AR)モデル)による方法がある.これは,テクスチャ画像の周波数特性をARモデルに埋め込むものである.ここでは,テクスチャ画像の空間領域特徴を表現する新しいモデルを示したい.モルフォロジーフィルタは,空間領域特徴を抽出することが可能であり,パターンスペクトルもこれを利用したものである.本論文では,モルフォロジーフィルタの構造要素に空間領域特徴を埋め込むことを考え,上に凸特徴をモデル化したOpeningモデル(OM)と下に凸特徴をモデル化したClosingモデル(CM)を提案する.提案するモデルの信頼性に対する検討と信頼性の低いモデルに対する改善法を明らかにした.更に認識テストを通じ,OM,CMの併用により高認識結果を導いたことを明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-10-25
著者
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