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J-GLOBAL ID：201902230004523276   整理番号：19A2270080

4D光場スーパーピクセルとセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

4D Light Field Superpixel and Segmentation

著者 (4件)： Zhu Hao (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhang Qi (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Wang Qing (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Li Hongdong (College of Engineering and Computer Science, The Australian National University, Canberra, ACT, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 29  ページ： 85-99  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 2D画像のスーパーピクセルセグメンテーションは多くのコンピュータビジョンタスクで広く使われている。以前のアルゴリズムは,2D画像を分割するための色,位置,またはより高いスペクトル情報をモデル化する。しかし,各画素が異なる角度から多くの光線を要約することによって形成される従来のカメラにおけるGaussイメージング原理に限定されて,デフォーカスとオクルージョン境界領域における曖昧さを除去するための完全なセグメンテーション解がない。本論文では,画像画素の必須要素,すなわち光空間における光線を考察し,曖昧さを除去するために光場スーパーピクセル(LFSP)を提案した。LFSPは最初に数学的に定義され,次に,LFSP自己相似性と有効ラベル比と呼ばれる2つの評価基準を提案して,セグメンテーションの再焦点不変と完全スライス特性を評価した。光場に80の近傍を含むクリークシステムを構築することにより,ロバストな再焦点不変LFSPセグメンテーションアルゴリズムを開発した。合成および実際の光場データセットに関する実験結果により,従来の評価計量に関する最新の現状に対する利点を実証した。さらに,異なる光場再焦点レベルの下でのLFSP自己相似性評価は,提案したアルゴリズムの再焦点不変性を示した。提案したLFSPアルゴリズムの完全スライス特性を,それを古典的超ボクセルアルゴリズムと比較することにより検証した。最後に,LFSPベースの応用を実証し,光場編集におけるLFSPの有効性を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  二次元 ,  *セグメンテーション ,  コンピュータビジョン ,  カメラ ,  編集 ,  モデリング ,  曖昧さ ,  オクルージョン ,  不変性 ,  アルゴリズム ,  スペクトル ,  *画素
準シソーラス用語： デフォーカス ,  *光学場 , 【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 (3件)： 光場 ,  ピクセル ,  セグメンテーション