論文の概要: Improving concave point detection to better segment overlapped objects in images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00997v3
• Date: Mon, 10 Jan 2022 11:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 07:08:25.079232
• Title: Improving concave point detection to better segment overlapped objects in images
• Title（参考訳）: 画像の重ね合わせ被写体をより良くするための凹点検出の改善
• Authors: Miquel Mir\'o-Nicolau, Biel Moy\`a-Alcover, Manuel Gonz\`alez-Hidalgo and Antoni Jaume-i-Cap\'o
• Abstract要約: 本稿では,画像上に重なり合うオブジェクトを分割する第1ステップとして,凹点検出手法の最先端性を向上する手法を提案する。 これは、物体の輪郭の曲率の分析に基づいている。 ケーススタディとして, 末梢血スミア検体における重複細胞の分裂など, 良く知られた応用が評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a method that improve state-of-the-art of the concave point detection methods as a first step to segment overlapping objects on images. It is based on the analysis of the curvature of the objects contour. The method has three main steps. First, we pre-process the original image to obtain the value of the curvature on each contour point. Second, we select regions with higher curvature and we apply a recursive algorithm to refine the previous selected regions. Finally, we obtain a concave point from each region based on the analysis of the relative position of their neighbourhood We experimentally demonstrated that a better concave points detection implies a better cluster division. In order to evaluate the quality of the concave point detection algorithm, we constructed a synthetic dataset to simulate overlapping objects, providing the position of the concave points as a ground truth. As a case study, the performance of a well-known application is evaluated, such as the splitting of overlapped cells in images of peripheral blood smears samples of patients with sickle cell anaemia. We used the proposed method to detect the concave points in clusters of cells and then we separate this clusters by ellipse fitting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像上に重なり合う物体を分割する第一歩として,凹点検出法の現状を改善する手法を提案する。 これは、物体の輪郭の曲率の分析に基づいている。 この方法の主なステップは3つある。 まず,原画像の事前処理を行い,各輪郭点の曲率の値を求める。 次に、高い曲率の領域を選択し、再帰的アルゴリズムを適用して、選択した領域を改良する。 最後に,近傍の相対的位置の分析に基づいて各領域から凹点を求め,より良好な凹点検出がクラスタ分割を意味することを実験的に証明した。 コンケーブ点検出アルゴリズムの品質を評価するために,重複する物体をシミュレートする合成データセットを構築し,コンケーブ点の位置を基底真理とした。 ケーススタディとして,シックル細胞貧血患者の末梢血スメア画像における重複細胞の分割など,よく知られた応用性能を評価した。 提案手法を用いて, セルの集合における凹点の検出を行い, 楕円フィッティングによりこのクラスターを分離する。

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