論文の概要: A Region-based Randers Geodesic Approach for Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.10122v3
- Date: Thu, 31 Aug 2023 00:53:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 21:43:21.973592
- Title: A Region-based Randers Geodesic Approach for Image Segmentation
- Title（参考訳）: 領域に基づくランダー測地線による画像分割
- Authors: Da Chen and Jean-Marie Mirebeau and Huazhong Shu and Laurent D. Cohen
- Abstract要約: 最小測地線経路の枠組みに基づく新しい変分画像分割モデルを提案する。
また,幾つもの測地線経路の連結により,対象境界線をデライン化できる,実用的なインタラクティブな画像分割戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.091797508701045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The geodesic model based on the eikonal partial differential equation (PDE)
has served as a fundamental tool for the applications of image segmentation and
boundary detection in the past two decades. However, the existing approaches
commonly only exploit the image edge-based features for computing minimal
geodesic paths, potentially limiting their performance in complicated
segmentation situations. In this paper, we introduce a new variational image
segmentation model based on the minimal geodesic path framework and the eikonal
PDE, where the region-based appearance term that defines then regional
homogeneity features can be taken into account for estimating the associated
minimal geodesic paths. This is done by constructing a Randers geodesic metric
interpretation of the region-based active contour energy functional. As a
result, the minimization of the active contour energy functional is transformed
into finding the solution to the Randers eikonal PDE.
We also suggest a practical interactive image segmentation strategy, where
the target boundary can be delineated by the concatenation of several piecewise
geodesic paths. We invoke the Finsler variant of the fast marching method to
estimate the geodesic distance map, yielding an efficient implementation of the
proposed region-based Randers geodesic model for image segmentation.
Experimental results on both synthetic and real images exhibit that our model
indeed achieves encouraging segmentation performance.
- Abstract（参考訳）: 固有偏微分方程式(PDE)に基づく測地モデルは,過去20年間に画像分割と境界検出を応用するための基本的なツールとして機能してきた。
しかし、既存のアプローチは画像エッジベースの機能のみを利用して最小の測地経路を計算し、複雑なセグメンテーション環境での性能を制限する可能性がある。
本稿では,極小測地線経路の枠組みと固有PDEに基づく新しい変分画像分割モデルを提案する。
これは、領域ベースの活性輪郭エネルギー汎関数のランダー測地線解釈を構築することによって行われる。
その結果、活性輪郭エネルギー汎函数の最小化はランダーアイコナー PDE の解を見つけるために変換される。
また,複数区間の測地線経路の結合によって対象境界を線引きできる,実用的なインタラクティブな画像分割戦略を提案する。
我々は、高速なマーチング法であるフィンスラー変法を用いて測地距離マップを推定し、画像セグメンテーションのための領域ベースRanders測地モデルの効率的な実装を実現する。
合成画像と実画像の両方の実験結果から,本モデルが実際にセグメンテーション性能を向上できることが判明した。
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