論文の概要: A Comparative Review of the Histogram-based Image Segmentation Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18550v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 06:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:38.638894
• Title: A Comparative Review of the Histogram-based Image Segmentation Methods
• Title（参考訳）: ヒストグラムを用いた画像分割法の比較検討
• Authors: ZhenZhou Wang,
• Abstract要約: 多くの古典的ヒストグラムに基づく画像分割法が提案され、学術と産業の両方で重要な役割を果たしてきた。 古典的ヒストグラムに基づく画像分割法の原理をまず記述し,その性能を客観的に比較する。 ヒストグラムに基づく画像分割法は,多くの種類の画像のセグメンテーションを専門訓練することなく,汎用的な深層学習法よりも精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.60608983034705
• License:
• Abstract: The histogram of an image is the accurate graphical representation of the numerical grayscale distribution and it is also an estimate of the probability distribution of image pixels. Therefore, histogram has been widely adopted to calculate the clustering means and partitioning thresholds for image segmentation. There have been many classical histogram-based image segmentation methods proposed and played important roles in both academics and industry. In this article, the histories and recent advances of the histogram-based image segmentation techniques are first reviewed and then they are divided into four categories: (1), the means-based method; (2), the Gaussian-mixture-model-based method; (3), the entropy-based method and (4) the feature-points-based method. The principles of the classical histogram-based image segmentation methods are described at first and then their performances are compared objectively. In addition, the histogram-based image segmentation methods are compared with the general-purpose deep learning methods in segmenting objects with uniform or simple backgrounds. The histogram-based image segmentation methods are more accurate than the universal deep-learning methods without special training in segmenting many types of images.
• Abstract（参考訳）: 画像のヒストグラムは数値的なグレイスケール分布の正確な図形表現であり、画像画素の確率分布の推定値でもある。 したがって、ヒストグラムはクラスタリング手段を計算し、画像セグメンテーションの閾値を分割するために広く採用されている。 多くの古典的ヒストグラムに基づく画像分割法が提案され、学術と産業の両方で重要な役割を果たしてきた。 本稿では,まずヒストグラムに基づく画像分割技術の歴史と最近の進歩を概観し,(1)平均的手法,(2)ガウス混合モデル,(3)エントロピー的手法,(4)特徴点的手法の4つのカテゴリに分類する。 古典的ヒストグラムに基づく画像分割法の原理をまず記述し,その性能を客観的に比較する。 また、ヒストグラムに基づく画像分割法は、一様あるいは単純な背景を持つ物体をセグメント化する際に汎用的な深層学習法と比較する。 ヒストグラムに基づく画像分割法は,多くの種類の画像のセグメンテーションを専門訓練することなく,汎用的な深層学習法よりも精度が高い。

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