講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-08-04 10:20
離散時間力学系を用いた白黒濃淡画像のマルチスケール化とその動的画像領域分割 ○藤本憲市・武藏美緒・吉永哲哉(徳島大) NLP2009-53 |
抄録 |
(和) |
著者らが提案している離散時間カオス・ニューロン結合系は,近傍カオス・ニューロン間の結合強度を適切に設定することで2値画像に対する動的画像領域分割システムとして機能する.本稿では,本動的画像領域分割システムの白黒濃淡画像への適用を検討する.白黒濃淡画像の領域分割においては,分割対象の画像領域(濃淡連結成分)を如何にして求めるかが問題となる.そしてそれは近傍カオス・ニューロン間の結合強度を決定する問題と等価になる.この問題に対し,離散時間ダイナミクスに基づいて濃度値を自律的に数個の値に集約する方法(マルチスケール化法)の適用を試みる.このシステムは,同時に,隣接画素間の連結関係も計算できる特徴を有する.また,マルチスケール化システムとカオス・ニューロン結合系の併用システムが,白黒濃淡画像に対してうまく機能することを示す. |
(英) |
The authors have proposed a discrete-time coupled system consisting of chaotic neurons and a global inhibitor. We demonstrated that by arranging adequate couplings between adjacent chaotic neurons, it works well as a dynamic image segmentation system for a binary image. In this paper, we improve our system so that it can work for a gray level image. In segmentation of a gray level image, to find an image region with different gray levels is fundamental. As a pre-processing of our system, we consider using a multi-scaling system, which consists of a discrete-time dynamical system, for gray levels. The system can concurrently compute whether adjacent pixels with different gray levels are coupled. We demonstrate that the combined system consisting of the two discrete-time dynamical systems works well to an example that dynamically segments a gray level image. |
キーワード |
(和) |
カオス・ニューロン結合系 / 白黒濃淡画像 / 濃度値のマルチスケール化 / 動的画像領域分割 / / / / |
(英) |
coupled chaotic neurons / gray level image / multi-scaling of gray levels / dynamic image segmentation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 167, NLP2009-53, pp. 49-52, 2009年8月. |
資料番号 |
NLP2009-53 |
発行日 |
2009-07-27 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2009-53 |