Inhibitory Connected Pulse Coupled Neural Networkを用いたカラー画像セグメンテーションにおける入力画像依存性(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル)
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概要
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画像セグメンテーションは画像から物体を抽出する為の有効な技術である.従来の手法では処理対象となる入力画像の特徴に依存した設定が必要な手法が多いが,Pulse Coupled Neural Network(PCNN)を用いた手法ではこのような設定が必要ないという利点がある.また,著者らはこれまでにPCNNでは扱えなかった色の情報を扱うことのできるInhibitory Connected PCNN(IC-PCNN)を用いたカラー画像セグメンテーションを提案しており,IC-PCNNの抑制性結合の最適化によりカラー画像のセグメンテーションが実現することを示してきた.しかしながら,入力画像の色の組成によって最適な抑制性結合の値が異なる場合が見られ,入力画像の特徴に依存した設定が必要な場合があった.そこで本研究では,入力画像の特徴に依存した初期設定を必要としないカラー画像セグメンテーションの実現を目指し,IC-PCNNを用いた手法について,入力画像の特徴に対する依存性とパラメータの影響を数値実験による検証する.結果より,IC-PCNNにおける複数のパラメータの探索が,入力画像の特徴に対して依存性の低いカラー画像セグメンテーションの実現に有効であることを示し,本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2011-01-17
著者
-
黒川 弘章
東京工科大学
-
米川 雅人
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
黒川 弘章
慶應義塾大学理工学部
-
黒川 弘章
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
吉原 正裕
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
米川 雅人
東京工科大学
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