文献

J-GLOBAL ID：201702275177561561   整理番号：17A1633749

リンクされた平均シフトベクトルと大域的/局所的属性を用いた画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Image Segmentation Using Linked Mean-Shift Vectors and Global/Local Attributes

著者 (3件)： Cho Hanjoo (Department of Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea) ,  Kang Suk-Ju (Department of Electronic Engineering, Sogang University, Seoul, South Korea) ,  Kim Young Hwan (Department of Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 27  号： 10  ページ： 2132-2140  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 本論文では,大域的および局所的特性を用いた新しい非反復平均シフトベース画像セグメンテーションを提案した。既存平均シフトベース方法を一定範囲帯域幅を使用し,従ってそれらの精度は,画像の範囲スペクトルに依存している。この依存性を解決するために,本論文では,平均シフトプロセスの範囲カーネルを修正異方性であることを提案した。改質は,画像の領域共分散行列として規定した大域属性を用いて行った。さらに,過剰セグメンテーションを軽減するために,提案した方法は,他の部分よりも積極的に類似した局所属性を持つセグメントを統合する。各セグメントのための局所属性は色成分の分散の和として定義した。最後に,処理を促進するために,提案した方法は,合流過程であり,既存の結合した平均シフトベース方法とは異なる領域隣接グラフ(RAG)を使用した。Berkeleyセグメンテーションデータ集合上での実験では,大域的および局所的属性の使用は,セグメンテーション精度を改善した提案した方法は確率ランド指数,セグメンテーション,情報の変化,およびF値において2.15%,3.16%,3.32%,および1.90%の改善を示すことにより,最先端の結合平均シフトベース方法より性能が優れていた。さらに,ベンチマーク法,拡張と併合方式を使用すると比較して,提案した方法は,RAGを適用することにより42倍併合過程の速度を改善した。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 ,  *ベクトル ,  異方性 ,  *セグメンテーション ,  合流 ,  帯域幅 ,  グラフ ,  スペクトル
準シソーラス用語： ベンチマーキング ,  F値 ,  セグメンテーション精度 ,  共分散行列 ,  *画像セグメンテーション ,  *平均シフト , 【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 (5件)： リンク ,  平均シフト ,  ベクトル ,  属性 ,  画像セグメンテーション