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J-GLOBAL ID：201902258889715527   整理番号：19A0467637

粗視化戦略による効率的な並列接続成分ラベリング【JST・京大機械翻訳】

Efficient Parallel Connected Component Labeling With a Coarse-to-Fine Strategy

著者 (6件)： Chen Jun (Ultra-realistic Communication Group, KDDI Research, Inc., Fujimino, Japan) ,  Nonaka Keisuke (Ultra-realistic Communication Group, KDDI Research, Inc., Fujimino, Japan) ,  Sankoh Hiroshi (Ultra-realistic Communication Group, KDDI Research, Inc., Fujimino, Japan) ,  Watanabe Ryosuke (Ultra-realistic Communication Group, KDDI Research, Inc., Fujimino, Japan) ,  Sabirin Houari (Ultra-realistic Communication Group, KDDI Research, Inc., Fujimino, Japan) ,  Naito Sei (Ultra-realistic Communication Group, KDDI Research, Inc., Fujimino, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 55731-55740  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 本論文では,二次元二値画像上の接続成分を解くための新しい並列手法を提案した。入力画像を独立ブロックに分割した後,近傍探索を加速するために次の戦略を採用した。1)局所ラベリング段階において,最初に,初期化局所ラベルマップの複雑さを減少させるために,列-柱接続および統一を含む粗ラベリングアルゴリズムを適用した。次に,単一成分から分離したサブ領域を融合するために,精密化アルゴリズムを導入した。2)ブロック併合段階において,すべての画素の接続性を解決する代わりにブロック境界上の画素をスキャンする。提案した方法により,局所ラベリングステージとグローバルラベリングステージの両方におけるラベル等価リストの長さを圧縮し,メモリアクセスの数を削減した。このように,接続成分標識の効率は改善される。提案した戦略を4近傍接続性を用いて説明し,8近傍接続性の場合も検討した。合成画像と実画像の両方を含むYACCLABデータ集合を用いて,新しいアルゴリズムを評価し,既存のアルゴリズムと比較した。比較結果は,提案した新しいアルゴリズムが,4近傍接続性と8近傍接続性事例の両方において,他の方式より優れていることを示した。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： 近傍探索法 ,  アルゴリズム ,  精密化 ,  *並列接続 ,  二次元 ,  画素 ,  連結性 ,  画像 ,  二値画像
準シソーラス用語： 合成画像 ,  メモリアクセス ,  *粗視化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粗視化 ,  戦略 ,  並列接続 ,  ラベリング