マルコフ確率場と階層的事前分布による画像分割 Image Segmentation Using Markov Random Field Combined with Hierarchical Prior Models

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著者

    • 青木 工太 AOKI Kota
    • 東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設 Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology
    • 長橋 宏 NAGAHASHI Hiroshi
    • 東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設 Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology

抄録

画像分割は画素の分類問題と解釈できる.分類は画素ごとにラベルを割り当て,帰属すべきクラス(部分領域)を指示す ることで達成される.分割ラベルの推定とともに,最適なモデルパラメータを決定することは容易ではない.本稿で提案するモデルはパラメータの事前分布に対して,データに関する 「最小限」の仮定を反映するような階層構造を導入することにより,情報が不 十分である状況において有効であると考えられる.観測された画像の下で,ギブスサンプリングにおけるマルコフ連鎖は分割ラベ ルおよび,パラメータに対する同時事後分布を効率的に探索する.この連鎖をシミュレートして得られる標本列を用いてベイズの定理に基づく推定を行う.また,人間が領域分割を行ってラベリングした画像データベースと比較することによって,アルゴリズムによる分割結果の定量的な評価を試みる.

Image segmentation can be viewed as a pixel classification problem, where one would assign a label to each pixel within an image in order to specify the class to which the pixel should belong. As with the estimation of labels, it is not easy to determine optimal values for model parameters. Our model proposed in this work could be effective in cases of the lack of sufficient information by introducing to the priors of parameters a hierarchical structure that would make minimal assumptions on the data. Markov chains in Gibbs sampling would efficiently explore the joint posterior of segmentation labels and model parameters. We can use samples obtained by simulating this chain to perform Bayesian inference of labels. We attempt a quantitative evaluation of image segmentation algorithms by comparing their results to those given by humans.

収録刊行物

  • 画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan  

    画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan 35(4), 286-295, 2006-07-25 

    The Institute of Image Electronics Engineers of Japan

参考文献:  40件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018229343
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00041650
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    02859831
  • NDL 記事登録ID
    8064583
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-810
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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