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J-GLOBAL ID：201802284716327988   整理番号：18A0443807

RGB-D画像の効率的な画像セグメンテーション【Powered by NICT】

Efficient image segmentation of RGB-D images

著者 (3件)： Fouad Islam I. (Faculty of Computer & Information Sciences, Ain Shams University, Cairo 11566, Egypt) ,  Rady Sherine (Faculty of Computer & Information Sciences, Ain Shams University, Cairo 11566, Egypt) ,  Mostafa Mostafa G. M. (Faculty of Computer & Information Sciences, Ain Shams University, Cairo 11566, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCES  ページ： 353-358  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： 画像セグメンテーションはコンピュータビジョンにおける基本的問題である。深さセンサの現在の出現により,徐々に画像セグメンテーションを改善するための深さ情報を利用する方法に関する研究の焦点になっている。本論文では,深さとRGB画像を別々に分割され,結果である複合自動RGB-D画像セグメンテーション法を提案し,優れたセグメンテーション結果を得た。このセグメンテーションは五段階で適用した1)エッジ検出,2)エッジ検出結果を向上させるための採用形態学的演算。3)画像中の各領域を標識に適用接続部品の処理,4)ステップ3の結果と失われた成分と併合のための抽出。(以前の四段階はRGB画像に適用される)。5)深さとRGBセグメンテーションの結果は,最終的に結合した。RGBと深さ画像を含む「NYU深さデータセットV2」の実験を行い,このセグメンテーション法の効率を証明した。Copyright 2018 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： *セグメンテーション ,  センサ ,  エッジ検出 ,  モルフォロジー ,  演算 ,  コンピュータビジョン ,  *画像
準シソーラス用語： 深度画像 ,  *画像セグメンテーション , 【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 (2件)： RGB-D ,  画像セグメンテーション