論文の概要: Training-free Quantum-Inspired Image Edge Extraction Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18929v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 07:24:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:56.930622
• Title: Training-free Quantum-Inspired Image Edge Extraction Method
• Title（参考訳）: トレーニング不要な量子インスパイア画像エッジ抽出法
• Authors: Arti Jain, Pradeep Singh,
• Abstract要約: トレーニング不要で量子にインスパイアされたエッジ検出モデルを提案する。 提案手法は,古典的なソベルエッジ検出,シュリンガー波動方程式の洗練,ハイブリッドフレームワークを統合する。 トレーニングの必要性をなくすことで、モデルは軽量で多様なアプリケーションに適用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8188571652305185
• License:
• Abstract: Edge detection is a cornerstone of image processing, yet existing methods often face critical limitations. Traditional deep learning edge detection methods require extensive training datasets and fine-tuning, while classical techniques often fail in complex or noisy scenarios, limiting their real-world applicability. To address these limitations, we propose a training-free, quantum-inspired edge detection model. Our approach integrates classical Sobel edge detection, the Schr\"odinger wave equation refinement, and a hybrid framework combining Canny and Laplacian operators. By eliminating the need for training, the model is lightweight and adaptable to diverse applications. The Schr\"odinger wave equation refines gradient-based edge maps through iterative diffusion, significantly enhancing edge precision. The hybrid framework further strengthens the model by synergistically combining local and global features, ensuring robustness even under challenging conditions. Extensive evaluations on datasets like BIPED, Multicue, and NYUD demonstrate superior performance of the proposed model, achieving state-of-the-art metrics, including ODS, OIS, AP, and F-measure. Noise robustness experiments highlight its reliability, showcasing its practicality for real-world scenarios. Due to its versatile and adaptable nature, our model is well-suited for applications such as medical imaging, autonomous systems, and environmental monitoring, setting a new benchmark for edge detection.
• Abstract（参考訳）: エッジ検出は画像処理の基盤であるが、既存の手法はしばしば限界に直面している。 従来のディープラーニングエッジ検出方法は広範なトレーニングデータセットと微調整を必要とするが、古典的なテクニックは複雑なシナリオやノイズの多いシナリオで失敗し、現実の応用性が制限されることが多い。 これらの制約に対処するために、トレーニング不要で量子にインスパイアされたエッジ検出モデルを提案する。 提案手法は,古典的なソベルエッジ検出,シュリンガー波動方程式の洗練,およびCannyとLaplacian演算子を組み合わせたハイブリッドフレームワークを統合する。 トレーニングの必要性をなくすことで、モデルは軽量で多様なアプリケーションに適用できます。 Schr\\odinger 波動方程式は反復拡散を通じて勾配に基づくエッジマップを洗練し、エッジ精度を大幅に向上させる。 このハイブリッドフレームワークは、局所的特徴とグローバルな特徴を相乗的に組み合わせてモデルをさらに強化し、挑戦的な条件下でも堅牢性を確保する。 BIPED、Multicue、NYUDといったデータセットに対する大規模な評価は、提案されたモデルの優れたパフォーマンスを示し、ODS、OIS、AP、F測定といった最先端のメトリクスを実現している。 騒音の堅牢性実験は、その信頼性を強調し、現実のシナリオに対する実用性を示している。 その汎用性と適応性のため、医療画像、自律システム、環境モニタリングなどの応用に適しており、エッジ検出のための新しいベンチマークを設定している。

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