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J-GLOBAL ID：201802218704583125   整理番号：18A0667484

改良型Cutアルゴリズムに基づく生ブタ画像セグメンテーションのための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Pig image segmentation method based on improved Graph Cut algorithm

著者 (4件)： Sun Longqing (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Li Yue (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Zou Yuanbing (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Li Yiyang (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： 16  ページ： 196-202  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 生きているブタの画像セグメンテーションは,ブタの行動特徴抽出,パラメータ測定,画像分析,パターン認識などの理解と解析のための容易な画像を提供し,ブタの行動の理解と分析のための正確で効率的な画像セグメンテーションを提供することができる。従来のGraph Cutアルゴリズムのセグメンテーション精度が悪く,セグメンテーション効率が低く,特定の目標を正確に分割できないという問題を解決するために,本論文は,相互作用流域アルゴリズムに基づく改良型Cutアルゴリズムに基づく新しい画像セグメンテーション法を提案した。相互作用流域アルゴリズムを用いて,画像を領域分割し,各ブロックを超ピクセルと見なし,従来の重み付きグラフにおける画素の代わりに超ピクセルを用いて,新しいネットワークグラフを構築し,エネルギー関数を再構築し,前景の背景を効果的に分割した。実験結果は以下を示す。この方法によるピーク信号対雑音比の平均範囲は[30,40]であり,構造類似性の平均範囲は[0.9,1]であり,2つの評価基準の結果は主観評価と一致し,画像セグメンテーションの品質と精度は明らかに向上した。平均時間が従来のGraphCutアルゴリズムの33.7%に短縮され,分割効率が改善された。複雑な背景、ノイズ干渉、光強度が弱いなどの条件下で、特定の目標のブタを迅速に分割でき、比較的高いロバスト性がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  画像分析 ,  *セグメンテーション ,  グラフ ,  相互作用 ,  画素 ,  特徴抽出 ,  評価基準 ,  *画像 ,  主観評価 ,  *アルゴリズム ,  パターン認識 ,  類似性
準シソーラス用語： 流域法 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： image processing ,  image segmentation ,  algorithms ,  improvement ,  Graph Cut algorithm ,  super pixels ,  interactive watershed algorithm

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  ブタ ,  画像セグメンテーション ,  提案