ミクセルの内部構造を反映する面積占有率密度を用いた画像分類法

一般に「画素」は画像処理の最小単位とみなされているが,実際は「ミクセル」と呼ばれる画素,すなわち1画素の内部に複数の分類クラスを含むような画素の内部構造に関する考察が必要となる場合がある.本論文は,このような画素の内部構造を表現する指標として,ミクセルの内部で各クラスが占める面積の比率を表す「面積占有率」に着目し,画像中に出現するミクセルの集合を母集団として考えた場合の面積占有率の分布である「面積占有率密度」という確率モデルの特徴・性質に関する研究を目的とする.このモデルは従来は暗黙的に一様分布と仮定されることが多かったが,本論文では簡単な図形モデルを用いた解析的な計算や,フラクタル合成画像に基づくシミュレーションなどから実験的な面積占有率密度を求め,続いてこれらの結果を一般化した面積占有率密度のモデルとして「ベータ分布」の適用を提案する.この確率モデルを筆者らが提案した方法である「ミクセル密度を含む混合密度推定を用いた画像分類法」に応用した結果,衛星画像の分類実験では提案モデルが画像ヒストグラムに優れた適合を示すことを情報量規準によって確かめた.

文献情報

北本 朝展, 高木 幹雄, "ミクセルの内部構造を反映する面積占有率密度を用いた画像分類法", 電子情報通信学会論文誌, Vol. J81-D-II, No. 11, pp. 2582-2597, 1998年11月

BibTeX フォーマット

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