JP2005078149A - 画像解析装置、画像解析プログラム、記憶媒体および画像解析方法 - Google Patents
画像解析装置、画像解析プログラム、記憶媒体および画像解析方法 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】 解析の対象を大きい範囲から徐々に縮小しながら粗い領域分割を行った後、空間−周波数領域におけるマルコフ確率場モデルによって画素単位で領域境界の最適化を図る。具体的には、様々なスケールのテクスチャ特徴を抽出し、抽出したテクスチャ特徴を利用して画像の領域分割を行う。また、所定の領域に着目することにより、テクスチャ特徴優位なオブジェクトの領域を切り出す。加えて、切り出された領域とその周辺の領域とにマルコフ確率場モデルを導入し、当該領域間の境界形状を最適化する。これにより、解析精度が高く境界のひずみも少ないオブジェクト切出しを行うことができる。
【選択図】 図2
Description
7 記憶媒体
Claims (18)
- 画像を所定の領域に分割する領域分割手段と、
この領域分割手段により分割された前記領域ごとにウェーブレットフレームによる多重解像度解析を所定のレベルまで繰り返し実行する多重解像度解析手段と、
この多重解像度解析手段によって得られるウェーブレット係数から所定の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、
この特徴抽出手段により抽出された前記特徴量に基づいて前記領域ごとにラベルを設定する領域ラベル設定手段と、
所定の領域における所定の特徴量をクラスタ中心として前記各領域をクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記所定の領域および前記クラスタリングによって得られる所定のクラスタから成る領域とその周辺の領域との境界形状を所定の基準に従って最適化する領域境界最適化手段と、
を具備する画像解析装置。 - 前記領域分割手段、前記多重解像度解析手段、前記特徴抽出手段並びに前記領域ラベル設定手段を、所定の終了条件が満たされるまで再帰的に実行する、
請求項1記載の画像解析装置。 - 前記領域分割手段、前記多重解像度解析手段、前記特徴抽出手段並びに前記クラスタリング手段を、所定の終了条件が満たされるまで再帰的に実行する、
請求項1記載の画像解析装置。 - 前記領域分割手段は、対象とする画像を所定の大きさで所定の数の矩形領域に分割する、
請求項1ないし3の何れか一記載の画像解析装置。 - 前記領域ラベル設定手段は、近傍領域間の特徴量に関する所定の類似度に応じて所定のラベルを付与する、
請求項1ないし3の何れか一記載の画像解析装置。 - 前記領域境界最適化手段は、前記領域とその周辺の領域とにマルコフ確率場モデルをそれぞれ導入し、当該モデルに基づく当該領域の尤度が最大となる境界を探索する、
請求項1ないし3の何れか一記載の画像解析装置。 - 前記特徴抽出手段は、所定の各分解レベルから所定の成分毎に求めた平均エネルギーの各々を要素とするベクトルを特徴量とする、
請求項1ないし3の何れか一記載の画像解析装置。 - コンピュータにインストールされ、
画像を所定の領域に分割する領域分割機能と、
この領域分割機能により分割された前記領域ごとにウェーブレットフレームによる多重解像度解析を所定のレベルまで繰り返し実行する多重解像度解析機能と、
この多重解像度解析機能によって得られるウェーブレット係数から所定の特徴量を抽出する特徴抽出機能と、
この特徴抽出機能により抽出された前記特徴量に基づいて前記領域ごとにラベルを設定する領域ラベル設定機能と、
所定の領域における所定の特徴量をクラスタ中心として前記各領域をクラスタリングするクラスタリング機能と、
前記所定の領域および前記クラスタリングによって得られる所定のクラスタから成る領域とその周辺の領域との境界形状を所定の基準に従って最適化する領域境界最適化機能と、
をコンピュータに実行させる画像解析プログラム。 - 前記領域分割機能、前記多重解像度解析機能、前記特徴抽出機能並びに前記領域ラベル設定機能を、所定の終了条件が満たされるまで再帰的にコンピュータに実行させる、
請求項8記載の画像解析プログラム。 - 前記領域分割機能、前記多重解像度解析機能、前記特徴抽出機能並びに前記クラスタリング機能を、所定の終了条件が満たされるまで再帰的にコンピュータに実行させる、
請求項8記載の画像解析プログラム。 - 請求項8ないし10のいずれか一記載の画像解析プログラムを記憶する記憶媒体。
- 画像を所定の領域に分割する領域分割ステップと、
この領域分割ステップにより分割された前記領域ごとにウェーブレットフレームによる多重解像度解析を所定のレベルまで繰り返し実行する多重解像度解析ステップと、
この多重解像度解析ステップによって得られるウェーブレット係数から所定の特徴量を抽出する特徴抽出ステップと、
この特徴抽出ステップにより抽出された前記特徴量に基づいて前記領域ごとにラベルを設定する領域ラベル設定ステップと、
所定の領域における所定の特徴量をクラスタ中心として前記各領域をクラスタリングするクラスタリングステップと、
前記所定の領域および前記クラスタリングによって得られる所定のクラスタから成る領域とその周辺の領域との境界形状を所定の基準に従って最適化する領域境界最適化ステップと、
を具備する画像解析方法。 - 前記領域分割ステップ、前記多重解像度解析ステップ、前記特徴抽出ステップ並びに前記領域ラベル設定ステップを、所定の終了条件が満たされるまで再帰的に実行する、
請求項12記載の画像解析方法。 - 前記領域分割ステップ、前記多重解像度解析ステップ、前記特徴抽出ステップ並びに前記クラスタリングステップを、所定の終了条件が満たされるまで再帰的に実行する、
請求項12記載の画像解析方法。 - 前記領域分割ステップは、対象とする画像を所定の大きさで所定の数の矩形領域に分割する、
請求項12ないし14の何れか一記載の画像解析方法。 - 前記領域ラベル設定ステップは、近傍領域間の特徴量に関する所定の類似度に応じて所定のラベルを付与する、
請求項12ないし14の何れか一記載の画像解析方法。 - 前記領域境界最適化ステップは、前記領域とその周辺の領域とにマルコフ確率場モデルをそれぞれ導入し、当該モデルに基づく当該領域の尤度が最大となる境界を探索する、
請求項12ないし14の何れか一記載の画像解析方法。 - 前記特徴抽出ステップは、所定の各分解レベルから所定の成分毎に求めた平均エネルギーの各々を要素とするベクトルを特徴量とする、
請求項12ないし14の何れか一記載の画像解析方法。
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CN106257498A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-12-28 | 中南大学 | 基于异构纹理特征的锌浮选工况状态划分方法 |
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