論文の概要: QIS : Interactive Segmentation via Quasi-Conformal Mappings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14695v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 16:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 14:36:09.975159
• Title: QIS : Interactive Segmentation via Quasi-Conformal Mappings
• Title（参考訳）: QIS : 準コンフォーマルマッピングによる対話型セグメンテーション
• Authors: Han Zhang, Daoping Zhang, and Lok Ming Lui
• Abstract要約: ユーザ入力を正と負のクリックという形で組み込んだ準コンフォルマルな対話型セグメンテーション(QIS)モデルを提案する。 本稿では,QISが関心領域を含ませたり排除したりする能力の理論的支援を含む,提案モデルの徹底的な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.096214093393036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image segmentation plays a crucial role in extracting important objects of interest from images, enabling various applications. While existing methods have shown success in segmenting clean images, they often struggle to produce accurate segmentation results when dealing with degraded images, such as those containing noise or occlusions. To address this challenge, interactive segmentation has emerged as a promising approach, allowing users to provide meaningful input to guide the segmentation process. However, an important problem in interactive segmentation lies in determining how to incorporate minimal yet meaningful user guidance into the segmentation model. In this paper, we propose the quasi-conformal interactive segmentation (QIS) model, which incorporates user input in the form of positive and negative clicks. Users mark a few pixels belonging to the object region as positive clicks, indicating that the segmentation model should include a region around these clicks. Conversely, negative clicks are provided on pixels belonging to the background, instructing the model to exclude the region near these clicks from the segmentation mask. Additionally, the segmentation mask is obtained by deforming a template mask with the same topology as the object of interest using an orientation-preserving quasiconformal mapping. This approach helps to avoid topological errors in the segmentation results. We provide a thorough analysis of the proposed model, including theoretical support for the ability of QIS to include or exclude regions of interest or disinterest based on the user's indication. To evaluate the performance of QIS, we conduct experiments on synthesized images, medical images, natural images and noisy natural images. The results demonstrate the efficacy of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 画像のセグメンテーションは、画像から関心のある重要なオブジェクトを抽出する上で重要な役割を果たす。 既存の手法はクリーンな画像のセグメンテーションに成功しているが、ノイズや閉塞などの劣化した画像を扱う際に、正確なセグメンテーション結果を生成するのに苦労することが多い。 この課題に対処するため、インタラクティブセグメンテーションは有望なアプローチとして登場し、ユーザーはセグメンテーションプロセスをガイドするために意味のあるインプットを提供できるようになった。 しかしながら、インタラクティブセグメンテーションにおける重要な問題は、セグメンテーションモデルに最小限ながら意味のあるユーザーガイダンスを組み込む方法を決定することである。 本稿では,ユーザの入力を正のクリックと負のクリックという形で組み込む,準コンフォーマルインタラクティブセグメンテーション(qis)モデルを提案する。 ユーザは、オブジェクト領域に属するいくつかのピクセルをポジティブクリックとしてマークし、セグメンテーションモデルがこれらのクリックを囲む領域を含むべきであることを示す。 逆に、背景に属する画素に負のクリックが設けられ、セグメンテーションマスクからこれらのクリック付近の領域を除外するようモデルに指示する。 また、配向保存準共形写像を用いて、対象物と同じトポロジーのテンプレートマスクを変形させることにより、セグメンテーションマスクを得る。 このアプローチは、セグメンテーション結果のトポロジ的エラーを避けるのに役立つ。 提案モデルについて,利用者の指示に基づいて,興味領域や関心領域を含まない,あるいは排除するQISの能力に関する理論的支援を含む,徹底的な分析を行った。 QISの性能を評価するため, 合成画像, 医用画像, 自然画像, ノイズの多い自然画像について実験を行った。 その結果,提案手法の有効性が示された。

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