論文の概要: A Random Point Initialization Approach to Image Segmentation with Variational Level-sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12355v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 04:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-25 01:27:10.440307
• Title: A Random Point Initialization Approach to Image Segmentation with Variational Level-sets
• Title（参考訳）: 変分レベル集合をもつ画像セグメンテーションに対するランダム点初期化法
• Authors: J.N. Mueller, J.N. Corcoran
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト境界を迅速に検出できる変動レベルセット画像分割法を提案する。 実画像上での本手法の性能をCanny法と比較することにより,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation is an essential component in many image processing and computer vision tasks. The primary goal of image segmentation is to simplify an image for easier analysis, and there are two broad approaches for achieving this: edge based methods, which extract the boundaries of specific known objects, and region based methods, which partition the image into regions that are statistically homogeneous. One of the more prominent edge finding methods, known as the level set method, evolves a zero-level contour in the image plane with gradient descent until the contour has converged to the object boundaries. While the classical level set method and its variants have proved successful in segmenting real images, they are susceptible to becoming stuck in noisy regions of the image plane without a priori knowledge of the image and they are unable to provide details beyond object outer boundary locations. We propose a modification to the variational level set image segmentation method that can quickly detect object boundaries by making use of random point initialization. We demonstrate the efficacy of our approach by comparing the performance of our method on real images to that of the prominent Canny Method.
• Abstract（参考訳）: 画像分割は多くの画像処理やコンピュータビジョンタスクで不可欠な要素である。 画像セグメンテーションの第一の目的は、画像を簡易に解析しやすくすることであり、これを実現するには、特定の既知のオブジェクトの境界を抽出するエッジベースの方法と、統計的に均一な領域に分割する領域ベースの方法の2つの幅広いアプローチがある。 レベルセット法として知られる、より顕著なエッジ発見手法の1つは、輪郭がオブジェクトの境界に収束するまで、勾配降下を伴う画像平面のゼロレベル輪郭を進化させる。 古典的なレベルセット法とその変種は実画像のセグメンテーションに成功しているが、画像の事前知識がなくても画像平面のノイズの多い領域で立ち往生し易く、対象外界の場所を超える詳細を提供することができない。 乱数点初期化を用いてオブジェクト境界を迅速に検出できる可変レベルセット画像分割法の改良を提案する。 実画像上での手法の性能をCanny法と比較することにより,提案手法の有効性を実証する。

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