論文の概要: Multi-feature driven active contour segmentation model for infrared
image with intensity inhomogeneity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12492v1
- Date: Wed, 25 Nov 2020 02:51:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 02:56:38.799426
- Title: Multi-feature driven active contour segmentation model for infrared
image with intensity inhomogeneity
- Title（参考訳）: 強度不均一な赤外画像に対する多機能能動輪郭分割モデル
- Authors: Qinyan Huang and Weiwen Zhou and Minjie Wan and Xin Chen and Qian Chen
and Guohua Gu
- Abstract要約: 強度不均一な赤外線画像を扱うための多機能能動輪郭分割モデルを提案する。
実験結果から,提案手法はIRテスト画像の精度と重み付け率において,最先端のモデルよりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3216205701062735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Infrared (IR) image segmentation is essential in many urban defence
applications, such as pedestrian surveillance, vehicle counting, security
monitoring, etc. Active contour model (ACM) is one of the most widely used
image segmentation tools at present, but the existing methods only utilize the
local or global single feature information of image to minimize the energy
function, which is easy to cause false segmentations in IR images. In this
paper, we propose a multi-feature driven active contour segmentation model to
handle IR images with intensity inhomogeneity. Firstly, an especially-designed
signed pressure force (SPF) function is constructed by combining the global
information calculated by global average gray information and the local
multi-feature information calculated by local entropy, local standard deviation
and gradient information. Then, we draw upon adaptive weight coefficient
calculated by local range to adjust the afore-mentioned global term and local
term. Next, the SPF function is substituted into the level set formulation
(LSF) for further evolution. Finally, the LSF converges after a finite number
of iterations, and the IR image segmentation result is obtained from the
corresponding convergence result. Experimental results demonstrate that the
presented method outperforms the state-of-the-art models in terms of precision
rate and overlapping rate in IR test images.
- Abstract（参考訳）: 赤外線画像のセグメンテーションは、歩行者の監視、車両の計数、セキュリティ監視など、多くの都市防衛用途において不可欠である。
能動輪郭モデル(ACM)は現在最も広く使われている画像セグメント化ツールの1つであるが、既存の手法では画像の局所的またはグローバルな特徴情報のみを用いてエネルギー関数を最小化し、IR画像に偽のセグメンテーションを生じさせる。
本稿では,高次不均一な赤外線画像を扱うための多機能能動輪郭分割モデルを提案する。
まず、グローバル平均グレイ情報によって算出されたグローバル情報と、局所エントロピー、局所標準偏差、勾配情報によって算出された局所多機能情報とを組み合わせて、特に符号付き圧力(SPF)関数を構築する。
次に,局所範囲で計算した適応重み係数を用いて,前述した大域的項と局所的項を調整する。
次に、SPF関数はさらなる進化のためにレベルセット定式化(LSF)に置換される。
最後に、有限個の反復を経てlsfが収束し、対応する収束結果からir画像分割結果が得られる。
実験の結果,irテスト画像の精度と重ね合わせ率において,提案手法が最先端モデルを上回ることがわかった。
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