- 著者
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角田 夏貴
渡辺 俊典
菅原 研
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.102, no.707, pp.91-96, 2003-03-06
- 被引用文献数
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最小全域木(MST:Minimum Spanning Tree)を用いた深さ優先探索による画像分割方式を提案する。まず、画像に対するカラー画像のピクセルをノードとし、ノード間のカラーベクトル値の差をアークの重みとしたグラフのMSTを作成し、次にMSTエッジの重み累積ヒストグラムの累積率から適切な領域分割同値θ_1を検出する。θ_1を用いてMSTのエッジを切断することで画像を小領域に分割し、MSTの深さ優先探索からテクスチャ特性を抽出する。最後に、θ_1と領域のテクスチャ類似度に応じて適応的に変動する併合闇値θ2を用いて領域の併合を行なう。種々の画像に対する実験によって、提案手法の有効性を示す。