階層的MRFモデルを用いたマルチスペクトル画像の教師なしセグメンテーション

参考文献13件

書誌事項

タイトル別名
  • Unsupervised Segmentation of Multispectral Images Using Hierarchical Markov Random Fields

この論文をさがす

説明

本論文では、領域ラベルの相関、及び同一領域内の特徴ベクトルの相関の両者を考慮した、マルチスペクトル画像に対するデータ駆動型セグメンテーションアルゴリズムを提案する。マルチスペクトル画像のモデルとして2層からなる階層的MRFモデルを用い、第1層の領域過程のMRFで観測できない領域ラベル画像を表現し、第2層の観測過程のMRFで領域毎に異なるマルチスペクトルデータを表現する。提案法は、不完全データに対する最ゆう推定法であるEMアルゴリズムの枠組みに基づき、MRFモデルパラメータの推定とセグメンテーション (領域過程の推定) の繰り返しからなる。モデルパラメータの推定は、領域過程の推定値を用いた最ゆう推定に帰着される。観測画像と推定パラメータを用いたセグメンテーションは、決定論的緩和法を用いて行っている。

収録刊行物

参考文献 (13)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1572824502300276608
  • NII論文ID
    110003274567
  • NII書誌ID
    AN10541106
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

問題の指摘

ページトップへ