ベクタ画像を対象としたプリミティブ選択モデルに基づくオブジェクト領域抽出(画像処理,<特集>インタラクション技術の原理と応用)

概要

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本論文では,2Dベクタ画像を対象とするオブジェクト領域抽出法を提案,評価する.ラスタ画像からオブジェクト領域を自動抽出する手法はこれまで提案されてきたが,ベクタ画像を対象とした手法は報告されていない.そのため,既存手法によりベクタ画像からオブジェクト領域を抽出するためには,ベクタ画像をいったんラスタ化する必要があった.しかし,ラスタ化によってベクタ画像が持つ様々な利点は失われる.そこで本研究は,ベクタ画像の利点を活用できる効率的なオブジェクト領域抽出法を提案した.提案手法は,ベクタ画像を構成する個々の図形要素と,これら図形要素が定義しているベクタ画像中の部分領域との関係を解析し,オブジェクト領域を構成している図形要素群を判別する.評価実験として,提案手法と従来のラスタベース手法の1つであるACM(Active Contour Model)の抽出精度と速度性能を比較した.実験結果から,提案手法がACMよりも高い抽出精度と速度性能を持つことを確認した.また,提案手法の速度性能に改善の余地があることを確認した.
一般社団法人情報処理学会の論文
2007-03-15