ベイズモデルを用いた観測誤差を含む輪郭形状からの特徴抽出・平滑化処理 Feature Extraction and Smoothing of a Noisy Contour of a Particle Using a Bayesian Model

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抄録

ベイズモデルによる非定常時系列解析の手法を画像処理に応用し, 物体の輪郭形状に対して平滑化処理を行なうための方法を提案した.これは, 輪郭形状を表わす点列を非定常時系列とみなして状態空間モデルを構成し, 拡張 Kalman フィルタを用いて逐次推定ならびに固定区間スムージングを行なうものである.輪郭形状から, 周期成分などの様々な特徴が抽出されるため, 詳細な形状解析が実現可能である.計算機実験の例を示し, その有効性を確認した.

A method of feature extraction and smoothing of a noisy contour of a particle is developed using a Bayesian model. The time series representing boundary points of a contour is able to be decomposed into trend, periodical, autoregressive and observation error components by the fixed-interval smoother algorithm with the Kalman filter. The performance of this smoothing algorithm is illusrated with some examples.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 22(3), 551-559, 1996-05-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  20件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002668738
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    3960261
  • NDL 雑誌分類
    ZP5(科学技術--化学・化学工業--化学工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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