統計的分離度に基づく仮想境界線分抽出法

摘要

簡単でロバストな統計的エッジ抽出法の一つを提案する．当該手法は，Kundu の手法（bottom－up的小領域の分割に基づく手法）の短所とFukuiの手法（top-down的小領域の分割に対する分割の統計的評価式による手法）の短所を克服する新しいbottom-up的領域分割と新しい分割の評価式を備えた一つの手法を提案する．提案手法は，具体的には，画像をサイズn×nの区画に分割し，各区画を最大分散の色に関する平均値で二つの小領域に分割し，その分割を新しい分離度で評価して一つの境界線の特徴群（これを「仮想境界線分」と名づける）を抽出する手法である．この特徴群は，分離度，境界線分の位置と方位，小領域間の距離，小領域間の平均色差などからなるものである．提案手法が従来の統計的手法であるKunduやFukuiの手法の短所を克服するとともに代表的微分法の一つであるCannyの手法の「極大値の生じないランプ状エッジなどでエッジの末検出が生じる半面，微小なノイズ付加でエッジの誤検出も生じる」という短所を克服していることが分かった．