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J-GLOBAL ID：201702231391125567   整理番号：17A1773568

4D光場スーパピクセルとセグメンテーション【Powered by NICT】

4D Light Field Superpixel and Segmentation

著者 (3件)： Zhu Hao ,  Zhang Qi ,  Wang Qing
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 6709-6717  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 2D画像のスーパピクセルセグメンテーションは,多くのコンピュータビジョンタスクに広く用いられている。しかし,Gauss結像原理に限定され,デフォーカスと閉塞境界領域に曖昧さ完全なセグメンテーション解決策ではない。本論文では,画像ピクセル,すなわち,光空間における線の必須要素を考慮し,あいまいさを除去するために光場超画素(LFSP)セグメンテーションを提案した。LFSPは最初に数学的に定義し,次にLFSP自己相似性と呼ばれる再焦点合せ不変計量は,セグメンテーション性能を評価するために提案した。光場における隣接80を含むクリークシステムを構築することにより,ロバストな再焦点合せ不変LFSPセグメンテーションアルゴリズムを開発した。合成および実光場データセット上での実験結果は,従来の評価メトリックスの観点における最先端を越える利点を実証した。さらに異なる光場再焦点合せレベル下でLFSP自己相似性評価は,提案したアルゴリズムの再焦点合せ不変性を示した。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： 閉塞 ,  *セグメンテーション ,  不変性 ,  画像 ,  曖昧さ ,  結像 ,  ロバスト性 ,  境界領域 ,  *画素 ,  自己相似性 ,  アルゴリズム ,  焦点合せ
準シソーラス用語： メトリックス ,  デフォーカス ,  *光学場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 光場 ,  セグメンテーション