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J-GLOBAL ID：201802275196879191   整理番号：18A0864528

ハイパーピクセルに基づく腫瘍自動攻撃対話型分割アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Interactive Multi-label Image Segmentation With Multi-layer Tumors Automata

著者 (4件)： Chan Sixian (浙江工業大学 杭州 310014) ,  Zhou Xiaolong (浙江工業大学 杭州 310014) ,  Zhang Zhuo (浙江工業大学 杭州 310014) ,  Chen Shengyong (浙江工業大学 杭州 310014)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 43  号： 10  ページ： 1829-1840  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  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： 対話型セグメンテーションは,画像における関心の対象を選択するために有用であり,それは人気のある話題になり続けている。それは画像処理においてますます重要な役割を果たし,広い範囲の応用を持っている。しかし,ピクセルによる対話型セグメンテーション画素の実行は通常時間がかかる。本論文は,セグメンテーション効率を改善するための新しい方法を提示した。提案方法は,スーパーピクセルレベルの腫瘍オートマトン(TA)を利用することによって,成長カットアルゴリズムを改善する。それは,スーパーピクセルが,セグメンテーションをガイドするために強力な境界手掛かりを供給することができて,過剰セグメンテーションアルゴリズムによって容易に集めることができるからである。TAはセルラオートマトンと同様の原理を持つ。少数のユーザタグスーパーピクセルを与えて,画像の残りをTAによって自動的に分割することができた。反復戦略に対して,ユーザは,処理が成長カットより速いことを観察することができた。最良の結果を得るために,レベル集合と多層TAアプローチの両方を適用した。VOCチャレンジセグメンテーションデータセットで行った実験は,提案した方法が最先端の性能を達成することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  オートマトン ,  *画素 ,  *アルゴリズム ,  セルラオートマトン ,  多層 ,  画像処理 ,  *腫瘍 ,  画像
準シソーラス用語： 最先端 ,  レベルセット法 ,  *対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Growcut ,  interactive segmentation ,  Super-pixel ,  tumors automata (TA)

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 (4件)： 腫瘍 ,  攻撃 ,  対話型 ,  アルゴリズム