Estimation of Surface Curvatures by Means of Surface Fitting Adapted to Shape Changes and Its Application to Image Segmentation
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概要
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In the field of computer vision, extraction and integration of appropriate features on surface shapes play important role of recognition processes. As such features, surface curvatures have been widely used since they reflect essential properties of 3-D objects. In this paper, we propose a method for estimating surface curvatures by means of surface fitting to range images. Furthermore, a clustering method using a Mixture Probability Algorithm is proposed for image segmentation, in which the surface is classified into regions with similar curvatures. As the approximating surface, B-spline surface with controllable knots is chosen, which can represent arbitrary 3-D surface shapes by arranging optimal knots. In order to realize the optimal knots arrangement, a knot control strategy based on recursive knot insertions, deletions and transfers is developed. The effectiveness of the proposed method has been confirmed through experiments using synthetic images and real range images.
- システム制御情報学会の論文
著者
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前田 誠
九州工業大学情報工学部
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査 紅彬
九州大学大学院システム情報科学研究科
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井上 勝裕
九州工業大学
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熊丸 耕介
九州工業大学
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前田 誠
九州工業大学大学院 情報工学研究院システム創成情報工学研究系
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井上 勝裕
九州工業大学情報工学部
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