電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-8-2
SLICを用いた画素分類
◎二敷拓人・和田成夫(東京電機大)
本研究は, SLICを画像に適用して, 雑音環境下で画素単位のクラスタリングを行い領域分割することを検討する. 教師無しの領域分割法として, k-means法が用いられることが多いが, 複雑な背景の物体を分離する際には精度が低下する. クラスタリングの範囲が限定されるSLICを用いることで, 領域分割の精度が向上することをシミュレーションにより検証した. また, 物体から局所的テクスチャ特徴と大域的輪郭と色特徴を特徴量して抽出し, 類似画像検索に適用した. 物体抽出は, 検索精度の向上のみならず雑音や外乱の影響に対しても有効性があることが確認できた.