画像の領域分割は画像認識において非常に有用な前処理である．本研究は，カラー自然画像を意味のある
大まかな領域に分割することを目的としている．本研究では領域分割手法として，カラー特徴とテクスチャ特徴をファ
ジィ推論により統合的に処理して領域分割を行うファジィ分離統合法を提案している．しかし従来の提案手法では，
特徴量の扱いやパラメータの設定に課題があった．そこで本研究では，SLIC 法の導入やパラメータの自動決定などに
よりアルゴリズムを改良することによって，良好な領域分割結果を得ることができるような手法を提案する．本研究
ではGround Truth を用いる定量的な評価法によって他手法との比較を行い，提案手法の有効性を検証する．
（英）
Image segmentation is a useful preprocessing in image recognition. The purpose of this paper is to develop
the perceptual segmentation algorithm of natural color images. We propose the fuzzy-based split-and-merge
algorithm as segmentation method that integrates color features and texture features by using fuzzy inference. In the
proposed algorithm, however, there are still the problems remaining in the handling of features and parameters. In
this research, we propose an improved method to produce the favorable segmented results by incorporating SLIC and
automatic determination of the parameters into the algorithm. To demonstrate the effectiveness of the proposed
method, we perform the comparative experiments in comparison with the other methods using the quantitative
evaluation with ground truth.