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J-GLOBAL ID：202002282692744893   整理番号：20A1137536

複数の画像分割アルゴリズムを結合した事例分割スキーム【JST・京大機械翻訳】

Instance Segmentation Method Based on Multiple Image Segmentation Algorithms

著者 (5件)： Zhan Qiliang (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310000) ,  Chen Shengyong (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310000) ,  Hu Haigen (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310000) ,  Li Xiaoxin (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310000) ,  Zhou Ganwei (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310000)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 41  号： 4  ページ： 837-842  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 現在のところ,画像中の物体を分割するとき,セグメンテーション精度が高く,セグメンテーション後の物体が不足し,エッジが不鮮明であるなどの問題を解決するために,複数の画像分割アルゴリズムを結合した実例分割スキームを提案した。この方式では,まず第一に,入力画像をセグメント化機能を有するMaskRCNNアルゴリズムによって分割して,初期のマスクを得た。次に,SLIC超画素分割アルゴリズムを用いて,超画素ブロックを超画素に分割し,次に,初期マスクのエッジを,超画素ブロックによって拡張し,そして,拡張されたマスクおよび初期マスクを,モルフォロジー操作によって,GrabCutアルゴリズムによって分割した初期3元グラフを得るために,用いた。この図では、確定の前景、確定の背景と分割領域を明確に指摘し、これに基づき、改良GrabCutアルゴリズムを用いてガウス混合モデル(GaussianMixedModel、GMM)を構築し、反復ガウス混合モデルパラメータを繰り返した。最後に,最大フロー最小カットアルゴリズムを用いて,最適目標セグメンテーション結果を得た。実験結果は,提案した画像セグメンテーション方式が,オブジェクトのインテグリティを直観的に保証し,オブジェクトのすべての情報を分割できることを示した。他のセグメンテーションアルゴリズムと比較して,提案した方式は,分割精度で平均約6増加した。9%,良好な視覚効果があった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  画素 ,  視覚効果 ,  インテグリティ ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  Gauss混合モデル ,  前景 ,  セグメンテーション精度 , 【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)： 画像分割 ,  アルゴリズム ,  スキーム