Superpixelに基づくグラフベースの画像分割における境界形状項の導入

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-05-03
• タイトル: Superpixelに基づくグラフベースの画像分割における境界形状項の導入
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Boundary complexity term for graph-based image segmentation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University Systems Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University Systems Engineering
• 著者名: 久保, 友輔; 和田, 俊和
• 著者名(英): Yusuke, Kubo; Toshikazu, Wada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Semantic segmentation を行う DNN をトレーニングするためには大量の領域分割画像が必要になる．この画像を人手で作成する際に，あらかじめ物体の境界にまたがらない小領域に分割する GUI が利用できれば，作業量を大幅に減らすことができる．本研究はこのような応用のために，領域分割の精度向上を目指す．領域分割の一手法として，隣接する Superpixe lを初期値とする領域を頂点とし，その内部の色分布の類似性を辺の重みとしたグラフに基づいて頂点の統合を反復する手法がある．この手法は動画像の領域分割にも容易に拡張できる．しかし，色分布間のみを用いた手法では，照明などの影響による画素値の変化によって，統合が阻害されることがある．このように本来統合されるべきであった領域間の境界形状は複雑になることが多いため，本研究では領域間の色分布の類似性に加えて，領域間の境界形状の複雑さも統合の起こりやすさの基準としてグラフの辺の重み付けをする方法を提案する．BSDS300 データセットを用いた実験を通じて，本手法により精度が向上することを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Ground-truth data for image segmentation is highly demanded for learning semantic-segmentation network. Manual segmentation and labelling is time consuming task and the results totally depend on workers. For helping this task, we are planning to develop a GUI system and propose a method to improve the segmentation accuracy for this system. In this system, we employ graph-based image segmentation algorithm, because it can easily be extended to consistently segmenting image sequences. The vertices correspond to image regions and the edge is weighted by similarity between color distributions of the adjacent regions. The initial image regions can be superpixels for reducing computational time. Only by using color similarity as the edge weight, however, sometimes fragment regions are left. In such cases, boundary shape between regions which should be merged tend to be complex. This paper introduces a method to weight edges based on boundary shape complexity in addition to color-distribution similarity. We confirmed the effectiveness of our method through experiment on BSDS300 dataset.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2018-CVIM-212, 号 16, p. 1-8, 発行日 2018-05-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会