Grabcut適用結果の形状類似性に着目した対話不要の画像領域分割
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概要
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Grabcut は,画像内で前景オブジェクトが含まれる矩形領域を手動で大まかに指定し,指定された外側の領域の色分布から学習した背景と推定される色を指定された内側の領域から取り除くことによって,前景オブジェクトの正確な抽出を実現する.一方,手動による領域指定の操作を必要とするため,人手を要さず自動的に画像の領域分割を実施できるものではなかった.そこで本論文では,まず JSEG により画像を色の類似する小領域単位に過剰分割し,次に各小領域の色分布を学習して Grabcut を適用した際のそれぞれの領域分割結果の形状が類似している小領域を統合することによって,手動による領域指定の操作を必要としない領域分割方法を提案する.実験により提案法の有効性を評価した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-03-11
著者
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