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J-GLOBAL ID：201702216265209580   整理番号：17A0308799

超画素セグメンテーションのための簡単な線形反復クラスタ化のサブサンプリングベース加速【Powered by NICT】

Subsampling-based acceleration of simple linear iterative clustering for superpixel segmentation

著者 (2件)： Choi Kang-Sun (Interdisciplinary Program in Creative Engineering, KOREATECH, 1600 Chungjeol-ro, Byeongchun, Cheonan, Chungnam 330-708, Republic of Korea) ,  Oh Ki-Won (Interdisciplinary Program in Creative Engineering, KOREATECH, 1600 Chungjeol-ro, Byeongchun, Cheonan, Chungnam 330-708, Republic of Korea)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 146  ページ： 1-8  発行年： 2016年05月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スーパーピクセル,画像を分割する多重均一領域に単純線形反復クラスタリング(SLIC)は速度と精度の点での卓越した性能により,様々な画像処理とコンピュータビジョンアプリケーションの中の前処理ステップとして広く用いられている。しかし,各画素が属するセグメントを決定するまだ単調で退屈で,反復計算,SLICの実時間実行を妨げるを必要とする。本論文では,各画素の候補セグメントの数は,自然画像内の高空間冗長性を利用することにより効果的に低減される加速SLIC超画素セグメンテーションアルゴリズムを提案した。候補にあげた全てのセグメントは,最適なものを選択するために検査すべきであるので,候補減少は計算効率を著しく改善した。提案した加速アルゴリズムの諸特性を調べた。実験結果は,提案したスーパーピクセルセグメンテーションアルゴリズムは,SLICの約五倍までの高速実行,SLICよりよくなることがある,ほぼ同じスーパーピクセルセグメンテーション性能を産生するアンダーセグメンテーション誤差と境界想起に関して,ことを確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 冗長性 ,  画像 ,  *セグメンテーション ,  多重化 ,  *線形性 ,  アルゴリズム ,  画像処理 ,  *クラスタ化 ,  高速度 ,  前処理 ,  *画素
準シソーラス用語： *サブサンプリング ,  計算効率 ,  自然画像 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： スーパーピクセル ,  セグメンテーション ,  加速 ,  高速実現 ,  サブサンプリング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 画素 ,  セグメンテーション ,  線形 ,  反復 ,  クラスタ化 ,  サブサンプリング ,  加速