論文の概要: Field of Junctions: Extracting Boundary Structure at Low SNR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13866v3
• Date: Thu, 11 Nov 2021 16:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 02:32:55.076696
• Title: Field of Junctions: Extracting Boundary Structure at Low SNR
• Title（参考訳）: 接合体の場:低snrにおける境界構造抽出
• Authors: Dor Verbin and Todd Zickler
• Abstract要約: 本稿では,輪郭,角,ジャンクションなど,画像内の多くの境界要素を同時に検出するボトムアップ検出器を提案する。 特に、輪郭、角、ジャンクション、および均一領域の分析により、境界検出の他の方法が失敗する高いノイズレベルで成功することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584060970507507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a bottom-up model for simultaneously finding many boundary elements in an image, including contours, corners and junctions. The model explains boundary shape in each small patch using a 'generalized M-junction' comprising M angles and a freely-moving vertex. Images are analyzed using non-convex optimization to cooperatively find M+2 junction values at every location, with spatial consistency being enforced by a novel regularizer that reduces curvature while preserving corners and junctions. The resulting 'field of junctions' is simultaneously a contour detector, corner/junction detector, and boundary-aware smoothing of regional appearance. Notably, its unified analysis of contours, corners, junctions and uniform regions allows it to succeed at high noise levels, where other methods for segmentation and boundary detection fail.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,輪郭,コーナー,ジャンクションなど,画像内の多数の境界要素を同時に見つけるボトムアップモデルを提案する。 このモデルは、M角と自由に動く頂点からなる「一般化M接合」を用いて、各小さなパッチにおける境界形状を説明する。 画像は非凸最適化を用いて解析され、各位置でM+2接合値が協調的に検出され、空間的整合性は、角とジャンクションを保存しながら曲率を減少させる新しい正規化器によって強制される。 その結果得られる「接合領域」は、輪郭検出器、コーナー/接合検出器、および境界認識平滑化を同時に行う。 特に、輪郭、角、ジャンクション、および均一領域の統一解析により、セグメンテーションや境界検出の他の方法が失敗する高いノイズレベルで成功することができる。

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