論文の概要: Saliency-Driven Active Contour Model for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11063v1
• Date: Mon, 23 May 2022 06:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 18:12:09.159038
• Title: Saliency-Driven Active Contour Model for Image Segmentation
• Title（参考訳）: 画像セグメンテーションのための塩分駆動型アクティブ輪郭モデル
• Authors: Ehtesham Iqbal, Asim Niaz, Asif Aziz Memon, Usman Asim and Kwang Nam Choi
• Abstract要約: 本稿では,局所的な画像情報(LIF)を用いたサリエンシマップの利点を利用して,従来のモデルの欠点を克服する新しいモデルを提案する。 提案モデルでは,画像の鮮度マップと局所画像情報を用いて,アクティブな輪郭モデルの進行性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8348950186890467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active contour models have achieved prominent success in the area of image segmentation, allowing complex objects to be segmented from the background for further analysis. Existing models can be divided into region-based active contour models and edge-based active contour models. However, both models use direct image data to achieve segmentation and face many challenging problems in terms of the initial contour position, noise sensitivity, local minima and inefficiency owing to the in-homogeneity of image intensities. The saliency map of an image changes the image representation, making it more visual and meaningful. In this study, we propose a novel model that uses the advantages of a saliency map with local image information (LIF) and overcomes the drawbacks of previous models. The proposed model is driven by a saliency map of an image and the local image information to enhance the progress of the active contour models. In this model, the saliency map of an image is first computed to find the saliency driven local fitting energy. Then, the saliency-driven local fitting energy is combined with the LIF model, resulting in a final novel energy functional. This final energy functional is formulated through a level set formulation, and regulation terms are added to evolve the contour more precisely across the object boundaries. The quality of the proposed method was verified on different synthetic images, real images and publicly available datasets, including medical images. The image segmentation results, and quantitative comparisons confirmed the contour initialization independence, noise insensitivity, and superior segmentation accuracy of the proposed model in comparison to the other segmentation models.
• Abstract（参考訳）: アクティブな輪郭モデルは画像セグメンテーションの領域で顕著に成功し、複雑なオブジェクトを背景からセグメント化してさらなる分析を可能にした。 既存のモデルは、領域ベースのアクティブ輪郭モデルとエッジベースのアクティブ輪郭モデルに分けられる。 しかし,両モデルとも,画像強度の不均一性による初期輪郭位置,雑音感度,局所最小値,非効率性など,多くの問題に直面している。 画像のサリエンシーマップは画像表現を変え、より視覚的で意味のあるものにします。 そこで本研究では,局所画像情報(LIF)を用いたサリエンシマップの利点を生かし,従来のモデルの欠点を克服する新しいモデルを提案する。 提案モデルでは,画像の鮮度マップと局所画像情報を用いて,アクティブな輪郭モデルの進行性を向上させる。 このモデルでは、画像の塩分濃度マップをまず計算し、塩分濃度駆動局所適合エネルギーを求める。 そして、塩分を駆動する局所適合エネルギーとLIFモデルを組み合わせることで、最終的なエネルギー汎関数が得られる。 この最後のエネルギー汎関数はレベルセットの定式化によって定式化され、制御項が加わり、より正確に対象の境界を越えて輪郭を進化させる。 提案手法の品質は,様々な合成画像,実画像,医療画像を含む公開データセットにおいて検証された。 画像分割結果と定量的比較により,提案モデルの輪郭初期化独立性,ノイズ非感度,良好なセグメンテーション精度が他のセグメンテーションモデルと比較された。

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