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J-GLOBAL ID：201702215425782112   整理番号：17A1392208

重み付き測地線駆動計量に基づく屋内情景のためのRGB-D画像のスーパーピクセル【Powered by NICT】

Superpixels of RGB-D Images for Indoor Scenes Based on Weighted Geodesic Driven Metric

著者 (4件)： Pan Xiao (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, P.R. China) ,  Zhou Yuanfeng (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, P.R. China) ,  Li Feng (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, P.R. China) ,  Zhang Caiming (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, P.R. China)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 23  号： 10  ページ： 2342-2356  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  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： 画像処理の応用のための重要なステップとして,スーパーピクセル発生はますます注目を集めている。RGB-D画像はシーン再構成と表現における全面的に用い,それらが含む深さデータから利益を得る。本論文では,スーパピクセルは屋内シーンのRGB-D画像,色と幾何学的情報の両方を組み合わせた重み付き測地線駆動計量に基づいて焦点を生成するための新しいフレームワークを提案した。特に,屋内シナリオのユニークな構造を考慮に入れて,筆者らは最初に与えられたRGB-D画像の雑音を除去し,対応する三角形メッシュを構築した。法線ベクトルと色をもつ制約付重み関数を導入することにより定義される新しい重み付き測地線駆動計量。この計量の下で,エネルギー関数は,三角形メッシュの過分割を測定するために定義され,それを最適化することにより,著者らはオブジェクト境界は関連を有する三角形メッシュの最適過分割を得ることができ,各サブ領域のノードは同様な幾何学的構造と色強度を持っていることを示した。RGB-D画像に三角形メッシュの過分割を再配置望ましいスーパピクセルをもたらした。RGB-D画像の大規模データベース上で包括的な実験を行い,提案アルゴリズムの有効性を検証した。結果により,このアルゴリズムが既存の最先端の方法に対して相当な利点を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  雑音 ,  *測地線 ,  最適化 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  重み関数
準シソーラス用語： 大規模データベース ,  再配列 ,  色強度 ,  エネルギー関数 ,  法線ベクトル ,  三角形メッシュ ,  *屋内 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 測地線 ,  計量 ,  屋内 ,  情景 ,  RGB-D ,  ピクセル