| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-10-20 14:00
尺度空間における画像領域の妥当性評価による過分割・過併合の防止
○駒崎拓斗・酒井智弥・井宮 淳（千葉大） |
| 抄録 |
（和） |
濃淡画像の領域分割に対する妥当性評価方法を提案する．境界の検出による画像領域分割では，画像中の物体形状を抽出することが可能である．しかしながら，教師なしの領域分割法では，物体を表す妥当な領域と雑音によるランダムで非妥当な領域を区別することが困難となる．本論文では，尺度空間における妥当・非妥当な領域の性質に着目する．Cannyの境界検出器などは，演算子に尺度パラメタが含まれるため，抽出された領域の妥当性は尺度の選択に依存する．本論文ではまず，Cannyの境界が尺度空間画像に対する榎本らの境界曲面・曲線の一種であることを示す．次に，尺度の増加によって非妥当な領域の数が単調減少することを示す．この性質によって，単調性から外れる領域を妥当な領域として粗から密へと特定していくことができ，領域の過分割・過併合を防止できる．尺度空間における領域の階層関係は領域の妥当性の再帰的な評価に役立つ． |
| （英） |
This paper proposes a validation scheme for segmentation of a greyscale image. Image segmentation by edge detection is capable of extracting shapes of objects from the image. Unsupervised segmentation methods, however, have difficulty in distinguishing valid segments associated with the objects from invalid random segments due to noise. In this paper, we focus on scale space characteristics of the valid and invalid segments. Since the edge detector, such as Canny's edge detector, contains a scale parameter in its operator, the validity of the extracted segments is dependent on scale selection. Firstly, we suggest that the Canny edge can be regarded as a type of Enomoto's edge surfaces/lines for Gaussian scale-space images. Secondly, we show that the number of invalid segments
monotonously decreases with increasing scale. This property allows us to identify the valid segments from coarse to fine, and to prevent under- and oversegmentation. Hierarchical relationships among the segments in the scale space help recursive evaluation of the image segment validity. |
| キーワード |
（和） |
スケールスペース / 深層構造 / 臨界尺度 / Cannyエッジ / / / / |
| （英） |
scale space / deep structure / critical scale / Canny edge / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 301, PRMU2006-111, pp. 41-46, 2006年10月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-111 |
| 発行日 |
2006-10-13 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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