JP2006231055A - 格子検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 デジタル画像から所定数の特徴を抽出しそして分類アルゴニズムにおいて抽出された特徴を分類することによりデジタル画像中の格子の像を検出する。アルゴニズムは、例えば、所定数の基準画像から抽出された同じ訓練用特徴により訓練された支持ベクトル機械により実行される。
【選択図】 図1
Description
めに失敗リストの拡大を許す。
720)。図4の画像についての両ステップの結果が図5に示される。
Claims (21)
- デジタル画像内の格子の像を検出する方法であって、
前記デジタル画像から所定数の分類特徴を抽出し、
抽出された特徴を、所定数の基準画像から抽出された前記分類特徴で訓練された分類アルゴニズムで分類する
諸段階を含む方法。 - 前記分類アルゴニズムが支持ベクトル機械により実行される請求項1による方法。
- 前記支持ベクトル機械の核関数が線形ベースの関数である請求項2による方法。
- 前記分類アルゴニズムの分類パラメーターの最適値が、前記基準画像から抽出された前記分類特徴に対する交差実証による前記分類パラメーターの最適化により得られる請求項1による方法。
- 前記デジタル画像の視準区域を表している部分が放棄される請求項1による方法。
- 前記デジタル画像の過剰暴露区域を表している部分が放棄される請求項1による方法。
- 前記デジタル画像内の格子の像の存在と組み合わせられた測度が、前記デジタル画像内の異なる方向及び領域について計算され、そして前記測度が前記測度の推定値より劣る実行をする前記デジタル画像中の領域が放棄される請求項1による方法。
- 前記測度が、高域通過された画像領域のフーリエスペクトルの大きさの最大である請求項7による方法。
- 前記測度が、平均化され高域通過された画像領域の最大である請求項8による方法。
- 前記測度が、平均化され高域通過され尺度を合わせられ自己相関された画像領域の最大である請求項9による方法。
- 前記測度の前記推定値は、最大の測度が最小である方向における前記測度の平均値である請求項7による方法。
- 前記特徴の一つは、前記測度が前記推定値より悪い領域の数に対する前記測度が前記推定値よりよい領域の数の比である請求項1による方法。
- 前記特徴の一つが前記格子の周期である請求項1による方法。
- 格子の前記周期は、前記測度が前記推定値より良い異なった画像領域におけるフーリエスペクトルの最大の大きさにおける周波数のヒストグラムにおける相当した入力が極大である周期として定められる請求項13による方法。
- 前記特徴の一つが、低域通過濾波され平均化されたフーリエスペクトルの大きさに対する格子周波数における異なった画像位置の平均フーリエスペクトルの大きさの比である請求項1による方法。
- 前記異なる画像領域は、前記測度が前記推定値より良い領域である請求項15による方法。
- 前記特徴の一つは、フーリエスペクトルの最大の大きさが格子周波数に置かれた画像領域の数と、フーリエスペクトルの最大周波数が格子周波数に置かれない画像領域の数との比である請求項1による方法。
- 画像領域のフーリエスペクトルが、画像領域の平均化の後で計算される請求項17による方法。
- 画像領域のフーリエスペクトルが、平均化された画像領域の高域通過濾波の後で計算される請求項18による方法。
- 画像領域のフーリエスペクトルが、高域通過濾波され平均化された画像領域の自己相関の後で計算される請求項19による方法。
- 前記デジタル画像が医療用画像を表し、そして前記格子が散乱防止格子である請求項1による方法。
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