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J-GLOBAL ID：201802289794242196   整理番号：18A0680752

顕著性領域検出とレベル集合に基づく画像セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image Fast Segmentation Algorithm Based on Saliency Region Detection and Level Set

著者 (4件)： Ye Feng (福建師范大学数学与計算机学院 福州 350007) ,  Li Wanru (福建師范大学数学与計算机学院 福州 350007) ,  Chen Jiazhen (福建師范大学数学与計算机学院 福州 350007) ,  Zheng Zihua (福建師范大学数学与計算机学院 福州 350007)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 11  ページ： 2661-2668  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 複雑な背景と弱い境界を含む画像の高速で正確なセグメンテーションを実現するために,従来のレベル集合はしばしば再初期化の方法を採用するが,この方法には計算量が大きく,セグメンテーションが不正確であるという問題がある。そのため、顕著性領域と結合して、本論文では、エッジ情報と区域の局部情報に基づく可変レベル集合画像の高速分割方法を提案した。まず第一に,セルオートマトンモデルを用いて画像の顕著な領域を検出し,画像の初期化境界曲線を得た。次に,改良された距離正規化レベルセット発展(DRLSE)モデルを用いて,画像の局所情報を変分エネルギー方程式に結合した。改良したエネルギー方程式を用いて,曲線の発展を導いた。実験結果により,DRLSEモデルと比較して,提案したアルゴリズムの平均消費時間は前者の2.76%だけであり,高いセグメンテーション精度を有することを示した。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 ,  変分法 ,  *画像 ,  エッジ検出 ,  高速度 ,  正規化 ,  *アルゴリズム ,  計算量
準シソーラス用語： セグメンテーション精度 ,  エネルギー方程式 ,  *画像セグメンテーション ,  *レベルセット法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Image segmentation ,  Level set method ,  Saliency detection ,  Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： レベル集合 ,  画像セグメンテーション ,  アルゴリズム