ニューラルネットワークを用いたテクスチャ画像の領域分割法 : 画像通信システム

抄録

不規則性を有する複数種類のテクスチャ領域からなる1枚の画像の領域分割問題は、テクスチャ画像の特徴抽出法とその特徴量を用いた分割法に分けることができる。本研究では、処理対象画像を同じ大きさの小領域に分割した後、2次元場自己回帰モデルにより各小領域の特徴量を抽出し、その特徴量にニューラルネットワークを適用して領域分割を行う方法を提案する。その際、Kohonenによって開発された自己組織化モデルを用いて特徴量のクラスタリングを行い、さらにその結果にバックプロパゲーション法を適用して、分割精度を向上させる方法を用いている。