GMRF Belief Propagationを用いた領域抽出手法
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概要
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belief propagationを用いた単一画像からの領域抽出手法を提案する.従来の領域抽出手法では,画像属性値(ラベル)に関する近傍画素間の相関を考慮する必要があることから,(画素数)×(画素数)のサイズの行列の逆行列演算が要求され,計算量と記憶容量の削減が問題となっていた.本稿ではこの問題を解決するために,連続値変数に基づく領域抽出のためのGMRF(Gaussian Markov random fields)画素接続モデルを提案するとともに,この領域抽出問題の解法としてbelief propagationを用いた高速手法を提案する.実画像実験により,従来のSnakesなどに代表される輪郭モデルに基づく局所的領域抽出手法よりも,妥当な領域を抽出可能であることを示すとともに,処理時間が従来の逆行列演算に基づく計算時間の約1/3であることを示す.
- 2002-03-08
著者
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