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J-GLOBAL ID：201802221213866183   整理番号：18A1226248

融合Tノード手がかりの画像物体分割【JST・京大機械翻訳】

Image object segmentation algorithm by T junctions information

著者 (4件)： Cao Fengyun (合肥師范学院公共計算机教学部,合肥,230601) ,  Hu Yujuan (合肥師范学院公共計算机教学部,合肥,230601) ,  Wang Hao (合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Shi Peibei (合肥師范学院公共計算机教学部,合肥,230601)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 23  号： 3  ページ： 428-433  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  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： 【目的】画像分割はコンピュータビジョンやディジタル画像処理などの応用分野において主要な問題である。現在の単一画像物体分割アルゴリズムに広く存在する過分割と過併合現象に対して、画像T型ノード手がかりに基づく画像物体分割アルゴリズムを提案した。【方法】最初に,L0勾配最小化法を用いて,ターゲット画像を平滑化し,小テクスチャの干渉を除去した。次に,平滑画像を分割するために,Graph-basedセグメンテーションアルゴリズムに基づき,粗いセグメンテーション結果を得る。【結果】GrabcutアルゴリズムおよびGraph-basedアルゴリズムと比較した。実験結果により,Grabcutアルゴリズムは,単一物体を分割し,そして,単一物体だけを分割することができ,そして,Graph-basedアルゴリズムは,類似性およびクラス間の相違を,持った。過分割と過併合現象,境界位置決め精度,およびセグメンテーション精度の改善において,いくつかの画像分割精度の平均は91.16%である。800×600ピクセルの画像の平均時間は3.5sであり,他のアルゴリズムよりわずかに増加した。【結語】種々のアルゴリズムの結果と比較して,提案したアルゴリズムは,過分割と過併合の問題を効果的に解決することができ,そして,実験結果は,本方法が効率的であり,特定の意味を持つ画像物体のセグメンテーション結果を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  画素 ,  セグメンテーション ,  *画像 ,  平滑化 ,  類似性
準シソーラス用語： セグメンテーション精度 ,  位置決め精度 ,  質感 ,  デジタル画像処理 ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image segmentation ,  T junction ,  L0 gradient minimization ,  Graph-based algorithm ,  image segementation evaluation

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)： 融合 ,  ノード ,  手がかり ,  物体