画像2値化のための混合分布モデルの性能比較
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概要
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画像2値化のための混合分布モデルとしては、一般的にガウス混合分布モデルとポアッソン混合分布モデルの2種類がある。本論文では、このガウス混合分布モデル(G-Gモデル)とポアッソン混合分布モデル(P-Pモデル)に加えて、新たに提案するポアッソン-ガウス混合分布モデル(P-G)の性能を定量的に比較した。なお、モデルの評価には最小記述長基準(MDL基準)を用いている。本論文で使用したデータは、気象衛星NOAAから得た赤外画像76枚と、気象衛星ひまわりから得た可視画像62枚である。比較の結果、一般にG-Gモデルが最も良く、続いてP-Gモデルの順であった。他方、256階調の白黒画像に対して、P-Pモデルは適当でないと思われた。しかしながら、分布の推定にEMアルゴリズムを用いる場合は、必ずしもG-Gモデルが最良モデルであるとは言えない。なぜなら、EMアルゴリズムは初期値に対して非常にセンシティブなアルゴリズムであり、推定した分布が必ずしも良い結果を与えないためである。
- 近畿大学の論文
- 2006-03-31
著者
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吉田 久
近畿大学生物理工学部
-
吉田 久
近畿大学生物理工学部電子システム情報工学科
-
吉田 久
Department Of Electronic System And Information Engineering Kinki University
-
吉川 昭
近畿大学生物理工学部電子システム情報工学科
-
吉川 昭
東京女子医科大学附属日本心臓血圧研究所
-
吉川 昭
近畿大学生物理工学部
-
吉川 昭
Department of Electronic Systems and Information Engineering, Kinki University
-
村田 和水
Osaka Development Center of Digital Vision Solution Co., Ltd.
-
増本 哲也
Department of Electronic Systems and Information Engineering, Kinki University
-
江川 進
Department of Electronic Systems and Information Engineering, Kinki University
-
江川 進
Department Of Electronic Systems And Information Engineering Kinki University
-
増本 哲也
Department Of Electronic Systems And Information Engineering Kinki University
-
村田 和水
Osaka Development Center Of Digital Vision Solution Co. Ltd.
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