局所グラフカットに基づく高速かつ省メモリな画像セグメンテーション
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概要
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グラフカットを利用する画像セグメンテーションにおいては,対象画像の画素数に比例したサイズのグラフをオンメモリで構成し,その上でグラフの最小カットを計算する必要がある.高解像度画像,あるいは三次元画像を対象とした場合,この処理はメモリ使用量および計算量の点で非常に負荷が大きい.本研究は,画像全体に対するグラフカット (大域グラフカット) の計算を行わない,メモリ効率および実行速度の点で優れた画像セグメンテーション法を提案する.具体的には,画像をいくつかの小領域に分割し,各小領域毎で独立にグラフカット (局所グラフカット) を計算し,その結果を結合することで全体のセグメンテーションを得る.ただし,単に領域を分割し,独立にグラフカットを計算した場合,前景,背景を指定する種情報を一切持たない小領域が生じ,そのような領域でのセグメンテーション精度はしばしば大幅に低下する.本研究では,原画像を縮小した画像でプレセグメンテーションを行い,その過程で得られる大域的な種情報および色分布情報を各小領域毎のグラフカット計算に反映することで,この問題の解決を図る.評価実験により,提案手法は従来手法のグラフカットアルゴズムと比べ大幅な高速化・省メモリ化に成功している一方,精度には大きな差がないことを確認した.
- 2011-05-12
著者
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