| No | 83247 |
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| 標題（和） | GAとMRFモデルを用いた画像の領域分割 |
| 標題（英） | Picture segmentation using a genetic algorithm and an MRF model |
| 研究会名（和） | 通信方式&; 画像工学 |
| 研究会名（英） | Communication Systems ; Image Engineering |
| 開催年月日 | 1996-12-12 |
| 終了年月日 | 1996-12-13 |
| 会議種別コード | 2 |
| 共催団体名（和） | テレビジョン学会 |
| 資料番号 | CS96-130 // IE96-99 |
| 抄録（和） | 本文は画像の領域分割に遺伝的アルゴリズム(GA)を適用した手法を提案する。従来のマルコフ確率場(MRF)モデルを用いた領域分割法は領域内で滑らかに画素値の変化する領域には対応できず、また領域数が既知である事が要求される。それを解決する為に提案手法ではGAを用いて様々なパラメ-タ、領域毎の情報を推定し、従来法では対応しきれなかった画像を領域分割する。本文ではまず画像の領域分割にGAを適用する為のパラメ-タを設定する。さらに提案アルゴリズムを用いた領域分割のシミュレ-ション結果を示し、有効性を確認する。 |
| 抄録（英） | This paper proposes a method of picture segmentation using a Genetic algorithm (GA). One of the picture segmentation methods is derived with a Markov random field (MRF). It analyzes the texture of a picture and segments it into some regions. However, if the picture has gradation regions, the method can not segment it accurately. Further, a total number of the regions need to be known before execution. The proposed method estimates the parameters and can segment a picture of which the brightness is gradually changed. In this paper, the performance of the proposed method is verified by some simulations. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.96 No.401,402 |
| ページ開始 | 13 |
| ページ終了 | 18 |
| キーワード（和） | マルコフ確率場 |
| キーワード（英） | Markov random field |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 北島秀夫 |
| 著者（ヨミ） | キタジマヒデオ |
| 著者（英） | Kitajima Hideo |
| 所属機関（和） | 北海道大学大学院工学研究科 |
| 所属機関（英） | School of Engineering, Hokkaido University |
| 著者（和） | 長谷山美紀 |
| 著者（ヨミ） | ハセヤマミキ |
| 著者（英） | Haseyama Miki |
| 所属機関（和） | 北海道大学大学院工学研究科 |
| 所属機関（英） | School of Engineering, Hokkaido University |
| 著者（和） | 宮本俊洋 |
| 著者（ヨミ） | ミヤモトトシヒロ |
| 著者（英） | Miyamoto Toshihiro |
| 所属機関（和） | 北海道大学大学院工学研究科 |
| 所属機関（英） | School of Engineering, Hokkaido University |