階層的MRFモデルを用いたマルチスペクトル画像のデータ駆動型セグメンテーション

野田 秀樹  メディ ヌリ シラジ  野川 知弘  河口 英二  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J80-D2   No.9   pp.2278-2286
発行日: 1997/09/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像・パターン認識,コンピュータビジョン
キーワード: 
マルコフ確率場(MRF)モデル,  セグメンテーション,  マルチスペクトル画像,  EMアルゴリズム,  データ駆動,  

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あらまし: 
本論文では,領域ラベルの相関,およ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で領域ごと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.人工的に作成したマルチスペクトル画像や実際のLANDSAT TM画像を用いたシミュレーション実験によって,提案アルゴリズムの有効性を確認した.