均質性手法とデータ融合技術を用いたカラー画像セグメンテーション

ファジィ均質性とデータ融合技術に基づく新しいカラー画像セグメンテーション手法を提示する。ヒストグラムのDempster-Shafer証拠理論における質量関数推定の一般的な概念を均質性領域に拡張する。ファジィ均質性ベクトルを用いて各原色のファジィ領域を決定する一方、証拠理論を採用して異なるデータソースを統合し、情報の質を高めて最適なセグメンテーション画像を取得する。提案手法によるセグメンテーション結果を検証し、利用可能なテストデータに対する分類精度を評価した上で、既存手法との比較研究を提示する。実験結果は、画像セグメンテーションのための証拠理論にファジィ均質性手法を導入することの優位性を実証している。