論文の概要: Ideal Observer for Segmentation of Dead Leaves Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05539v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 08:53:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.97109
• Title: Ideal Observer for Segmentation of Dead Leaves Images
• Title（参考訳）: 枯葉画像の分割のための理想的なオブザーバ
• Authors: Swantje Mahncke, Malte Ott,
• Abstract要約: 死葉」モデルでは、オブジェクトを重ね合わせて画像を生成する。 枯葉モデルは、オブジェクトの位置、形状、色、テクスチャの分布からなる生成モデルである。 我々は、独立した枯葉モデル分布に基づいて、与えられたピクセルの集合を分割する理想的なオブザーバを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The human visual environment is comprised of different surfaces that are distributed in space. The parts of a scene that are visible at any one time are governed by the occlusion of overlapping objects. In this work we consider "dead leaves" models, which replicate these occlusions when generating images by layering objects on top of each other. A dead leaves model is a generative model comprised of distributions for object position, shape, color and texture. An image is generated from a dead leaves model by sampling objects ("leaves") from these distributions until a stopping criterion is reached, usually when the image is fully covered or until a given number of leaves was sampled. Here, we describe a theoretical approach, based on previous work, to derive a Bayesian ideal observer for the partition of a given set of pixels based on independent dead leaves model distributions. Extending previous work, we provide step-by-step explanations for the computation of the posterior probability as well as describe factors that determine the feasibility of practically applying this computation. The dead leaves image model and the associated ideal observer can be applied to study segmentation decisions in a limited number of pixels, providing a principled upper-bound on performance, to which humans and vision algorithms could be compared.
• Abstract（参考訳）: 人間の視覚環境は異なる表面で構成されており、空間に分散している。 一度に見えるシーンの部分は、重なり合うオブジェクトの隠蔽によって管理される。 この研究では、オブジェクトを重ね合わせて画像を生成する際に、これらのオクルージョンを再現する「死の葉」モデルについて検討する。 枯葉モデルは、オブジェクトの位置、形状、色、テクスチャの分布からなる生成モデルである。 画像は、これらの分布からオブジェクト(リーブ)をサンプリングして枯れ葉モデルから生成され、停止基準に達するまで(通常、画像が完全にカバーされている場合や、所定の数の葉がサンプリングされるまで)。 ここでは、過去の研究に基づいて、独立な枯葉モデル分布に基づいて、与えられたピクセルの集合を分割するベイズ理想オブザーバを導出する理論的アプローチについて述べる。 先行研究を拡張して,後続確率の計算におけるステップバイステップの説明と,この計算を現実的に適用する可能性を決定する因子について述べる。 デッドリーフ画像モデルとそれに関連する理想オブザーバは、限られたピクセル数でセグメンテーション決定を研究するために適用することができ、人間と視覚アルゴリズムを比較可能な性能上の原則を提供する。

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