論文の概要: Systematic review of image segmentation using complex networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02758v1
• Date: Fri, 5 Jan 2024 11:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 15:33:09.982547
• Title: Systematic review of image segmentation using complex networks
• Title（参考訳）: 複雑ネットワークを用いた画像分割の系統的検討
• Authors: Amin Rezaei, Fatemeh Asadi
• Abstract要約: 本稿では,複雑なネットワークを用いた画像分割手法について述べる。 コンピュータビジョンや画像処理の応用において、画像分割は複雑な画像の解析に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3053649021965603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This review presents various image segmentation methods using complex networks. Image segmentation is one of the important steps in image analysis as it helps analyze and understand complex images. At first, it has been tried to classify complex networks based on how it being used in image segmentation. In computer vision and image processing applications, image segmentation is essential for analyzing complex images with irregular shapes, textures, or overlapping boundaries. Advanced algorithms make use of machine learning, clustering, edge detection, and region-growing techniques. Graph theory principles combined with community detection-based methods allow for more precise analysis and interpretation of complex images. Hybrid approaches combine multiple techniques for comprehensive, robust segmentation, improving results in computer vision and image processing tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑なネットワークを用いた画像分割手法を提案する。 画像分割は画像解析の重要なステップの1つであり、複雑な画像の分析と理解を支援する。 当初、画像分割にどのように使われるかに基づいて複雑なネットワークを分類しようと試みられた。 コンピュータビジョンや画像処理アプリケーションでは、画像分割は不規則な形状、テクスチャ、あるいは重なり合う境界を持つ複雑な画像を分析するのに不可欠である。 高度なアルゴリズムは、機械学習、クラスタリング、エッジ検出、および領域拡大技術を利用する。 グラフ理論の原理とコミュニティ検出に基づく手法を組み合わせることで、複雑な画像のより正確な分析と解釈が可能になる。 ハイブリッドアプローチは、包括的で堅牢なセグメンテーションのための複数のテクニックを組み合わせて、コンピュータビジョンと画像処理タスクの結果を改善する。

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