分割画像のグラフカットに基づく高速かつ省メモリな画像前景抽出(画像認識,コンピュータビジョン,<特集>学生論文)
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概要
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グラフカットを利用する画像前景抽出では,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,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及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)の計算を行わず,分割した各小領域で独立かつ並列にグラフカットを行い,その結果を統合することで,メモリ効率及び実行速度の点で優れた画像前景抽出法を提案する.分割画像に対してグラフカットを実行すると,前景,背景を指定する種情報を一切もたない小領域では,前景抽出精度が大幅に低下しやすいという問題が生じる.そこで,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色分布情報を各小領域ごと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.
- 2012-03-01
著者
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