Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contour Integration using Graph-Cut and Non-Classical Receptive Field

論文の概要: Contour Integration using Graph-Cut and Non-Classical Receptive Field

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14561v2
Date: Mon, 10 May 2021 21:07:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 12:23:42.460763
Title: Contour Integration using Graph-Cut and Non-Classical Receptive Field
Title（参考訳）: グラフカットと非古典的受容場を用いた輪郭積分
Authors: Zahra Mousavi Kouzehkanan, Reshad Hosseini, Babak Nadjar Araabi
Abstract要約: 本稿では,他のアルゴリズムのエッジセグメントから画像の輪郭を検出する新しい手法を提案する。提案したエネルギー関数は、テクスチャノイズを抑制するのに役立つ一次視覚野の周囲変調にインスパイアされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.935491924643742
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Many edge and contour detection algorithms give a soft-value as an output and the final binary map is commonly obtained by applying an optimal threshold. In this paper, we propose a novel method to detect image contours from the extracted edge segments of other algorithms. Our method is based on an undirected graphical model with the edge segments set as the vertices. The proposed energy functions are inspired by the surround modulation in the primary visual cortex that help suppressing texture noise. Our algorithm can improve extracting the binary map, because it considers other important factors such as connectivity, smoothness, and length of the contour beside the soft-values. Our quantitative and qualitative experimental results show the efficacy of the proposed method.
Abstract（参考訳）: 多くのエッジおよび輪郭検出アルゴリズムは出力としてソフト値を与え、最終的なバイナリマップは最適なしきい値を適用して得られる。本稿では,他のアルゴリズムの抽出されたエッジセグメントから画像輪郭を検出する新しい手法を提案する。本手法は,エッジセグメントを頂点とする非方向のグラフィカルモデルに基づく。提案するエネルギー関数は、テクスチャノイズを抑制するのに役立つ一次視覚野のサラウンド変調にインスパイアされている。本アルゴリズムは,ソフト値の横にある輪郭の接続性,滑らか性,長さなど,他の重要な要素を考慮するため,バイナリマップの抽出を改善することができる。定量的および定性的な実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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