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J-GLOBAL ID：201202295430790916   整理番号：12A0727898

曲率ペナルティ化を含む領域ベース画像セグメンテーションおよび修復のための線形フレームワーク

A Linear Framework for Region-Based Image Segmentation and Inpainting Involving Curvature Penalization

著者 (4件)： SCHOENEMANN Thomas (Lund Univ., Center for Mathematical Sciences, Lund, SWE) ,  KAHL Fredrik (Lund Univ., Center for Mathematical Sciences, Lund, SWE) ,  MASNOU Simon (Univ. Lyon 1, CNRS, Inst. Camille Jordan, Villeurbanne, FRA) ,  CREMERS Daniel (TU Muenchen, Dep. of Computer Sci., Muenchen, DEU)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 99  号： 1  ページ： 53-68  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 初期化に対して非依存な領域ベース画像セグメンテーションおよび修復の中で曲率正則性を取り扱う初めての手法を提案した。そのために,ここでは,曲面連続制約に基づいて,長さに基づく最適化方式の新しい定式化からスタートし,既存方式との関係について議論を行った。この定式化はセル複体に基づいており,基本領域および境界要素について考察する。これに対応した最適化問題は,整数線形計画法として提示される。ここでは,提案手法が曲率正則性を含むように拡張可能になる方法を示すとともに,再び,整数線形計画法として提示した。ここでは,曲率を反映する境界要素ペアについて考察した。さらに,制約条件集合を導き,この境界変数が実際に領域変数により記述される領域の境界を反映していることを保証した。この線形計画法緩和法を解くことにより,大域最適値に無理なく近いものが獲得され,曲率正則性は標準的長さ正則性と比較した場合,長くて薄いオブジェクトの存在下においてずっとより良い形で適していることを示した。Copyright 2012 Springer Science+Business Media, LLC Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *画像復元 ,  曲率 ,  最適化手法 ,  境界要素法 ,  *整数線形計画法 ,  境界 ,  緩和法
準シソーラス用語： *画像修復 ,  大域最適化

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 曲率 ,  ペナルティ ,  画像セグメンテーション ,  修復 ,  線形 ,  フレームワーク