尺度空間の中での領域の階層構造

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-03-17
• タイトル: 尺度空間の中での領域の階層構造
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Segment Heirarchy in Linear Scale Space
• 言語: eng
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 千葉大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 千葉大学総合メディア基盤センター
• 著者所属: 千葉大学総合メディア基盤センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): IMIT Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): IMIT Chiba University
• 著者名: 西口, 達彦; 井宮, 淳; 酒井, 智弥
• 著者名(英): Haruhiko, NISHIGUCHI; Atsushi, IMIYA; Tomoya, SAKAI
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，領域抽出の前処理となる境界抽出を尺度空間の中において，2階微分の非線形2次形式の零点集合の抽出問題として再定式化する．このことによって，尺度空間の中の他の零点の階層構造との関係が明らかになる．そこで，尺度変化を利用した領域の階層構造を抽出できることになる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Singular points in the linear scale space provide fundamental features for the extraction of dominant parts of an image. In this paper, we develop an algorithm on edge detection for segmentation using deep structure in the linear scale space. A typical and well-established pre-smoothing is the convolution of an image with Gaussian kernel with an appropriate variance. We introduce a mathematical strategy for the selection of the variance of the Gaussian kernel using the deep structure in the linear scale space. This selection strategy derives the hierarchical structure of the segments.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2006, 号 25(2006-CVIM-153), p. 327-332, 発行日 2006-03-17
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会