ニューラルネットワークを用いたカラー画像における境界線検出
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概要
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In boundary detection of color images, it is essential to form local edge elements that are detected by a local edge detection method into groups for finding straight or curved lines. A new boundary detection method based on the Hopfield neural network is proposed. First, an image is divided into blocks, In each block, two edge segments at the most are detected. Then, a unit of the network is assigned to each edge segment. Some properties of edge segments belonging to a boundary are embedded in an objective function of the network, and the boundary is detected by minimizing the function. Experimental results show that the method is applicable for partially disconnected and/or blurred boundaries.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1997-01-20
著者
-
長橋 宏
東京工業大学大学院理工学研究科
-
岩田 治幸
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長橋 宏
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報工学専攻
-
安居院 猛
桐蔭横浜大
-
岩田 治幸
東京工業大学工学部像情報工学研究施設:陸上自衛隊富士学校総合研究開発部
-
長橋 宏
東京工業大学 像情報工学研究所
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