Fugu-MT 論文翻訳(概要): Shape Prior Segmentation Guided by Harmonic Beltrami Signature

論文の概要: Shape Prior Segmentation Guided by Harmonic Beltrami Signature

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04360v1
Date: Fri, 5 Jul 2024 08:59:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 14:00:02.022393
Title: Shape Prior Segmentation Guided by Harmonic Beltrami Signature
Title（参考訳）: Harmonic Beltrami Signature による形状優先分割法
Authors: Chenran Lin, Lok Ming Lui,
Abstract要約: 本稿では,HBS(Harmonic Beltrami Signature)によって導かれる新しい形状先行分割法を提案する。提案手法は,HBSを準コンフォーマルなトポロジー保存セグメンテーションフレームワークに統合する。合成および実世界の画像の実験は、ベースラインよりもセグメンテーション精度を向上させる方法の能力を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a novel shape prior segmentation method guided by the Harmonic Beltrami Signature (HBS). The HBS is a shape representation fully capturing 2D simply connected shapes, exhibiting resilience against perturbations and invariance to translation, rotation, and scaling. The proposed method integrates the HBS within a quasi-conformal topology preserving segmentation framework, leveraging shape prior knowledge to significantly enhance segmentation performance, especially for low-quality or occluded images. The key innovation lies in the bifurcation of the optimization process into two iterative stages: 1) The computation of a quasi-conformal deformation map, which transforms the unit disk into the targeted segmentation area, driven by image data and other regularization terms; 2) The subsequent refinement of this map is contingent upon minimizing the $L_2$ distance between its Beltrami coefficient and the reference HBS. This shape-constrained refinement ensures that the segmentation adheres to the reference shape(s) by exploiting the inherent invariance, robustness, and discerning shape discriminative capabilities afforded by the HBS. Extensive experiments on synthetic and real-world images validate the method's ability to improve segmentation accuracy over baselines, eliminate preprocessing requirements, resist noise corruption, and flexibly acquire and apply shape priors. Overall, the HBS segmentation framework offers an efficient strategy to robustly incorporate the shape prior knowledge, thereby advancing critical low-level vision tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ハーモニック・ベルトラミ・シグナチャ (HBS) によって導かれる新しい形状先行セグメンテーション法を提案する。 HBSは2Dの単純な連結形状を完全に捉えた形状表現であり、摂動と翻訳、回転、スケーリングに対する不変性を示す。提案手法は,HBSを半コンフォーマルなトポロジ保存セグメンテーションフレームワークに統合し,形状の事前知識を活用してセグメンテーション性能を大幅に向上させる。鍵となるイノベーションは、最適化プロセスが2つの反復的な段階に分岐することにある。 1) 画像データやその他の正規化用語によって駆動される単位ディスクを対象セグメント化領域に変換する準等角変形写像の計算 2)次の改良はベルトラミ係数と基準HBSとの$L_2$距離を最小化するときに行われる。この形状制約のある改良により、セグメント化は、HBSが持つ固有の不変性、堅牢性、識別可能な形状識別能力を活用することにより、参照形状(s)に固執する。合成および実世界の画像に関する大規模な実験は、ベースラインよりもセグメンテーションの精度を向上し、事前処理の要求を排除し、ノイズの破損を防ぎ、柔軟に形状の事前を取得して適用する手法の能力を検証している。全体として、HBSセグメンテーションフレームワークは、事前知識の形状をしっかりと取り入れ、重要な低レベル視覚タスクを進行させる効率的な戦略を提供する。

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