反応拡散モデルによるノイズを含む画像・低コントラスト画像からの領域分割とエッジ検出

DOI Web Site Web Site 被引用文献1件 参考文献13件 オープンアクセス

書誌事項

タイトル別名
  • Segmentation and Edge Detection of Noisy Image and Low Contrast Image Based on a Reaction-Diffusion Model
  • ハンノウ カクサン モデル ニヨル ノイズ オ フクム ガゾウ テイ コントラスト ガゾウ カラノ リョウイキ ブンカツ ト エッジ ケンシュツ

この論文をさがす

説明

近年，時間・空間パターンを自己組織的に形成する反応拡散系を用いた情報処理が注目されている．この系においては，チューリングパターンの形成と確率共鳴効果という二つの興味深い現象が知られている．我々は，反応拡散モデル(FHN: Fitz-Hugh & Nagumoモデル)による領域分割およびエッジ検出のための新しいアプローチを提案してきた．本稿では，ノイズを含んだ画像および低コントラスト画像における本モデルの有効性について検討する．従来法と比較しても，チューリング条件を用いた処理によって，ノイズを含んだ画像において高い領域分割精度が得られた．また，適度なノイズを加えることで，低コントラスト画像における領域分割の検出精度の向上が確認できた．このように，確率共鳴効果を利用することにより，低コントラスト画像における領域分割およびエッジ検出の精度の向上を図ることができると考えられる．<br>

収録刊行物

  • 画像電子学会誌

    画像電子学会誌 32 (4), 378-385, 2003

    一般社団法人 画像電子学会

被引用文献 (1)*注記

もっと見る

参考文献 (13)*注記

もっと見る

関連プロジェクト

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ