Study on object-contour extraction from images using shape-constraint-based active contour models 形状に基づく動的輪郭モデルを用いた画像中の物体輪郭の抽出に関する研究

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著者

    • 鐘, 文 ショウ, ブン

書誌事項

タイトル

Study on object-contour extraction from images using shape-constraint-based active contour models

タイトル別名

形状に基づく動的輪郭モデルを用いた画像中の物体輪郭の抽出に関する研究

著者名

鐘, 文

著者別名

ショウ, ブン

学位授与大学

北海道大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

甲第5137号

学位授与年月日

2000-03-24

注記・抄録

博士論文

目次

  1. Content / p1 (0003.jp2)
  2. 1 Introduction / p1 (0006.jp2)
  3. 1.1 Background of the Research / p1 (0006.jp2)
  4. 1.2 Motivation of the Research / p2 (0007.jp2)
  5. 1.3 Organization of the Thesis / p3 (0008.jp2)
  6. 2 The Original Active Contour Model / p5 (0010.jp2)
  7. 2.1 Introduction / p5 (0010.jp2)
  8. 2.2 The Energy of the Original Snake / p6 (0011.jp2)
  9. 2.3 Energy Minimization ― Force Balance / p12 (0017.jp2)
  10. 2.4 Features / p14 (0019.jp2)
  11. 2.5 Summary / p15 (0020.jp2)
  12. 3 Two Improved Active Contour Models / p16 (0021.jp2)
  13. 3.1 Introduction / p16 (0021.jp2)
  14. 3.2 The Balloon Active Contour Model / p17 (0022.jp2)
  15. 3.3 The Sampled Active Contour Model / p19 (0024.jp2)
  16. 3.4 Summary / p21 (0026.jp2)
  17. 4 The Shape-Constraint-Based Active Contour Model(SC-ACM) / p23 (0028.jp2)
  18. 4.1 Introduction / p23 (0028.jp2)
  19. 4.2 Framework of the SC-ACM / p24 (0029.jp2)
  20. 4.3 Forces in the SC-ACM / p26 (0031.jp2)
  21. 4.4 Features of the SC-ACM / p27 (0032.jp2)
  22. 4.5 Summary / p30 (0035.jp2)
  23. 5 Performance Evaluation of the SC-ACM / p31 (0036.jp2)
  24. 5.1 Introduction / p31 (0036.jp2)
  25. 5.2 Evaluation Criterion / p32 (0037.jp2)
  26. 5.3 Evaluation on Synthetic Images / p33 (0038.jp2)
  27. 5.4 Evaluation on Real Images / p42 (0047.jp2)
  28. 5.5 Summary / p46 (0051.jp2)
  29. 6 Determination of the Parameters / p52 (0057.jp2)
  30. 6.1 Introduction / p52 (0057.jp2)
  31. 6.2 One Reinforcement Learning Method―The Peng Method / p53 (0058.jp2)
  32. 6.3 Improving the Peng Method / p58 (0063.jp2)
  33. 6.4 Summary / p64 (0069.jp2)
  34. 7 Performance Assessment of the Improved RL / p65 (0070.jp2)
  35. 7.1 Introduction / p65 (0070.jp2)
  36. 7.2 Parameters of the SC-ACMs / p65 (0070.jp2)
  37. 7.3 Reward Rule / p67 (0072.jp2)
  38. 7.4 Reinforcement Learning System / p68 (0073.jp2)
  39. 7.5 Evaluation on Synthetic Images / p69 (0074.jp2)
  40. 7.6 Evaluation on Real Images / p80 (0085.jp2)
  41. 7.7 Summary / p81 (0086.jp2)
  42. 8 Conclusions / p84 (0089.jp2)
  43. 9 Acknowledgments / p87 (0092.jp2)
  44. Achievements / p88 (0093.jp2)
  45. References / p90 (0095.jp2)
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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000189580
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000189863
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000353894
  • データ提供元
    • NDL ONLINE
    • NDLデジタルコレクション
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