抄録
Computer Visionの分野において, 画像のセグメンテーションは, 非常に重要な技術であるとともに, まだなお多くの解決すべき問題が残っている課題でもある.エッジ抽出器を用いた手法では, 得られたエッジ情報からの閉領域生成が困難であり, 動輪郭モデルでは, 境界周辺の情報しか利用していないため, 初期値の設定が領域抽出結果に大きな影響を及ぼしてしまう.また, 統計的モデルを利用した手法では, 最適値を求めることが困難であるという問題点がある.本稿では, 領域成長法を基にし, 局所的な情報と隣接領域の特徴を利用する領域分割手法を提案する.領域統合法では, 不規則な境界やテクスチャの影響による小さな穴が発生するという問題があるが, 隣接画素間の色差と領域内の色分布を利用することで, これらの問題に対処する手法の検討を行った.合成画像と実写画像に対して提案手法を適用し, 比較的良好な結果が得られることを示す.
