Multiscale Normalized Cutsを用いた画像の二値セグメンテーション

三柴 数  加藤 滉也  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J103-D   No.5   pp.471-482
発行日: 2020/05/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2019JDP7053
論文種別: 論文
専門分野: 画像・映像処理
キーワード: 
Normarized cuts,  画像セグメンテーション,  マルチスケール,  スーパーピクセル,  

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あらまし: 
画像セグメンテーション手法の一つであるNormalized Cuts (NC)には,スーパーピクセル生成方法に結果が大きく依存する問題がある.この依存性を軽減できる手法として,複数のスーパーピクセル生成方法を用いてNCを行うMultiscale NC (MNC)が提案されたが,従来のMNCには評価関数が存在せず,また依存性の軽減について検証していない.本論文では,MNCの評価関数を定義しこれを用いた二値セグメンテーション方法を提案する.また,MNCのスーパーピクセル生成方法に対する結果の依存性を実験により確認する.MNCの評価関数は,複数のスーパーピクセルのセグメンテーション結果が一致するという条件をNCの評価関数に弱制約として加えることで導出する.また,MNCの評価関数最小化問題を連続緩和問題として解き近似解を得ることで,二値セグメンテーションを行う.評価実験により,MNCは複数のスーパーピクセル生成方法を用いることで,スーパーピクセル生成方法に対する結果の依存性を軽減可能であることが明らかになった.本論文の成果により,従来NCで行われている多値セグメンテーションや半教師ありセグメンテーションへの理論拡張が,MNCについても期待できる.