MRFモデルを用いた劣化画像のデータ駆動型セグメンテーション

 達也  メディ ヌリ シラジ  野田 秀樹  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J75-D2   No.6   pp.1075-1084
発行日: 1992/06/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像・パターン処理
キーワード: 
マルコフ確率場,  テクスチャ,  領域分割,  領域依存性ノイズ,  データ駆動型,  

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あらまし: 
データ駆動型のテクスチャセグメンテーションアルゴリズムの開発は,応用範囲の広い重要なテーマである.本論文ではテクスチャの特殊な例として,領域ごとに分布が異なるような領域依存性白色ガウス雑音を対象としたデータ駆動型のアルゴリズムを提案し,更に計算機シミュレーションによってその有効性を検証している.提案するアルゴリズムでは,画像の領域数は既知とし,まず得られた観測画像から領域依存性雑音パラメータをEMアルゴリズムに基づいて推定する.次に,推定された雑音パラメータを用いて,隠れた領域過程の構造を考慮せずに最ゆう推定法により仮のセグメンテーションを行い,これを以下の繰返しループを起動する領域過程の初期推定値とする.繰返しループの中では領域過程にマルコフ確率場(MRF)の構造を与え,ループは二つのステップからなる.第1のステップでは,領域過程の推定値より,MPL(Maximum Pseudo-Likelihood)法を用いてMRFモデルパラメータを推定する.第2のステップでは,前のステップで推定されたモデルパラメータを用いて,ICM(Iterated Conditional Modes)法を用いて領域過程の推定値の更新を行う.この繰返しループを収束基準を満たすまで実行し,最終的に領域分割された画像が得られる.