カラー画像の大まかな領域分割アルゴリズムの検討

摘要

Image segmentation is a useful preprocessing in image recognition. The purpose of this paper is to develop the perceptual segmentation algorithm of natural color images. We propose the fuzzy-based split-and-merge algorithm as segmentation method that integrates color features and texture features by using fuzzy inference. In the proposed algorithm, however, there are still the problems remaining in the handling of features and parameters. In this research, we propose an improved method to produce the favorable segmented results by incorporating SLIC and automatic determination of the parameters into the algorithm. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we perform the comparative experiments in comparison with the other methods using the quantitative evaluation with ground truth.%画像の領域分割は画像認識において非常に有用な前処理である.本研究は，カラー自然画像を意味のある大まかな領域に分割することを目的としている.本研究では領域分割手法として，カラー特徴とテクスチャ特徴をファジィ推論により統合的に処理して領域分割を行うフアジィ分離統合法を提案している.しかし従来の提案手法では，特徴量の扱いやパラメータの設定に課題があった.そこで本研究では，SLIC法の導入やパラメータの自動決定などによりアルゴリズムを改良することによって，良好な領域分割結果を得ることができるような手法を提案する.本研究ではGround Truthを用いる定量的な評価法によって他手法との比較を行い，提案手法の有効性を検証する.