論文の概要: A Comprehensive Review of Image Line Segment Detection and Description: Taxonomies, Comparisons, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00264v2
- Date: Sun, 12 May 2024 12:33:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 01:51:46.768359
- Title: A Comprehensive Review of Image Line Segment Detection and Description: Taxonomies, Comparisons, and Challenges
- Title（参考訳）: 画像ラインセグメンテーションの検出と記述に関する総合的レビュー:分類学,比較,課題
- Authors: Xinyu Lin, Yingjie Zhou, Yipeng Liu, Ce Zhu,
- Abstract要約: 本研究では,2次元イメージラインセグメントの検出と記述に関する関連研究を網羅的にレビューする。
主要な問題、コアアイデア、既存のメソッドの利点とデメリット、そしてそれらの潜在的な応用について分析する。
いくつかの最先端のセグメント検出と記述アルゴリズムはバイアスなく評価され、評価コードが公開される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.888654238348416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An image line segment is a fundamental low-level visual feature that delineates straight, slender, and uninterrupted portions of objects and scenarios within images. Detection and description of line segments lay the basis for numerous vision tasks. Although many studies have aimed to detect and describe line segments, a comprehensive review is lacking, obstructing their progress. This study fills the gap by comprehensively reviewing related studies on detecting and describing two-dimensional image line segments to provide researchers with an overall picture and deep understanding. Based on their mechanisms, two taxonomies for line segment detection and description are presented to introduce, analyze, and summarize these studies, facilitating researchers to learn about them quickly and extensively. The key issues, core ideas, advantages and disadvantages of existing methods, and their potential applications for each category are analyzed and summarized, including previously unknown findings. The challenges in existing methods and corresponding insights for potentially solving them are also provided to inspire researchers. In addition, some state-of-the-art line segment detection and description algorithms are evaluated without bias, and the evaluation code will be publicly available. The theoretical analysis, coupled with the experimental results, can guide researchers in selecting the best method for their intended vision applications. Finally, this study provides insights for potentially interesting future research directions to attract more attention from researchers to this field.
- Abstract（参考訳）: イメージラインセグメントは、画像内のオブジェクトやシナリオのストレート、スレンダー、未断の部分を明確にする、基本的な低レベルの視覚的特徴である。
ラインセグメントの検出と記述は多くの視覚タスクの基礎となった。
多くの研究は線分の検出と記述を目的としているが、包括的なレビューは欠如しており、その進捗を妨げている。
本研究は,2次元イメージラインセグメントの検出と記述に関する関連研究を網羅的にレビューし,全体像と深い理解を研究者に提供することにより,ギャップを埋めるものである。
それらのメカニズムに基づき、線分検出と記述のための2つの分類法を提示し、これらの研究を導入、分析、要約し、研究者がそれらを迅速かつ広範囲に学べるようにした。
主要な問題、中核的な考え、既存手法の利点とデメリット、そして各カテゴリの潜在的な応用について分析・要約し、これまで未知の発見を含む。
既存の手法の課題や、それを解決するための知見も、研究者に刺激を与えるために提供される。
さらに、いくつかの最先端の線分検出および記述アルゴリズムをバイアスなく評価し、評価コードを公開する。
理論的解析は、実験結果と組み合わせて、研究者が目的とする視覚応用のための最良の方法を選択するのを導くことができる。
最後に、この研究は、この分野の研究者からより多くの注目を集めるために、潜在的に興味深い将来の研究方向についての洞察を提供する。
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