画像セグメンテーションにおけるウェーブレット係数の局所テクスチャ特徴量を用いたGraphCuts(一般セッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
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概要
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本稿では,ウェーブレット係数から局所テクスチャ特徴量を定義したGraph Cutsによる画像セグメンテーション手法を提案する.提案手法では,Haarウェーブレット変換による多重解像度解析を行い,低周波数領域から平滑化処理画像を得てn-linkに用い,さらに高周波数領域からテクスチャ特徴量を定義し,色分布と共にt-linkに用いて繰り返しGraph Cutsセグメンテーションを行う.これにより,複雑なエッジへの対応と共に,物体領域と背景領域に類似色を含む画像やテクスチャ変化の強い画像に対してもセグメンテーションが可能となる.評価実験より,提案手法による画像セグメンテーションの誤検出率は1.57%となり,従来手法のGraph Cuts 2.42%に比べ,誤検出率を35.1%削減することができた.
- 2007-12-06
著者
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