| 講演名 | 2011-01-24 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) 吉原 正裕, 米川 雅人, 黒川 弘章, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 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. |
| 抄録(英) | The image segementation is effective technic to extract objects from an image. In conventional method, initialization that depends on the input image's feature is necessary to the image segmentation. Initialization as well as conventional method is unnecessary for image segmentation using Pulse Coupled Neural Network(PCNN). We had proposed the Inhibitory Connected PCNN(IC-PCNN) as the extended PCNN model for color image processing. Also, in our previous study, We showed that the optimization of inhibitory connections lead to the accarate color image segmentation using IC-PCNN. However, the optimization of inhibitory connections that depend on the image is required for color image segmentation using IC-PCNN due to optimum condition of inhibitory connections deffer with the input image's color. In this papar, we show the influence of the parameter on dependence of color image segmentation using IC-PCNN on the input image's feature. From the simulation results, we show that the parameter search valid to reduce dependence of color image segmentation using IC-PCNN on the input image. |
| キーワード(和) | 画像セグメンテーション / inhibitory connected pulse coupled neural network |
| キーワード(英) | image segmentation / inhibitory connected pulse coupled neural network |
| 資料番号 | NLP2010-128,NC2010-92 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2011/1/17(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dependence of input image on color image segmentation using Inhibitory Connected Pulse Coupled Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像セグメンテーション / image segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | inhibitory connected pulse coupled neural network / inhibitory connected pulse coupled neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉原 正裕 / Masahiro YOSHIHARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工科大学コンピュータサイエンス学部 School of Computer Science, Tokyo University of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 米川 雅人 / Masato YONEKAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工科大学コンピュータサイエンス学部 School of Computer Science, Tokyo University of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 黒川 弘章 / Hiroaki KUROKAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工科大学コンピュータサイエンス学部 School of Computer Science, Tokyo University of Technology |
| 発表年月日 | 2011-01-24 |
| 資料番号 | NLP2010-128,NC2010-92 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 387 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |