論文の概要: Spectral Image Segmentation with Global Appearance Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06573v2
• Date: Thu, 6 Oct 2022 22:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 13:31:32.361520
• Title: Spectral Image Segmentation with Global Appearance Modeling
• Title（参考訳）: グローバル外観モデルを用いたスペクトル画像分割
• Authors: Jeova F. S. Rocha Neto and Pedro F. Felzenszwalb
• Abstract要約: 我々は,グローバルな外見モデリングのための長距離関係を組み込んだ画像分割のための新しいスペクトル法を提案する。 このアプローチは2つの異なるグラフを組み合わせており、1つは近くのピクセル間の空間的関係をキャプチャするスパースグラフであり、もう1つはすべてのピクセル間のペアの類似性をキャプチャする密度の高いグラフである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new spectral method for image segmentation that incorporates long range relationships for global appearance modeling. The approach combines two different graphs, one is a sparse graph that captures spatial relationships between nearby pixels and another is a dense graph that captures pairwise similarity between all pairs of pixels. We extend the spectral method for Normalized Cuts to this setting by combining the transition matrices of Markov chains associated with each graph. We also derive an efficient method for sparsifying the dense graph of appearance relationships. This leads to a practical algorithm for segmenting high-resolution images. The resulting method can segment challenging images without any filtering or pre-processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グローバル外観モデリングに長距離関係を組み込んだ画像分割のための新しいスペクトル法を提案する。 このアプローチは2つの異なるグラフを組み合わせており、1つは近くのピクセル間の空間的関係をキャプチャするスパースグラフであり、もう1つはすべてのピクセル間のペアの類似性をキャプチャする密度の高いグラフである。 各グラフに関連するマルコフ連鎖の遷移行列を組み合わせることにより、正規化カットのスペクトル法をこの設定に拡張する。 また,出現関係の密接なグラフを分離する効率的な手法を導出する。 これにより、高解像度画像のセグメンテーションが実用的なアルゴリズムとなる。 結果として得られる方法は、フィルタリングや前処理なしに、挑戦的な画像を分割することができる。

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