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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-08-26 09:45 モデルパラメータ自動推定型MRF画像セグメンテーションの提案 ○遠矢良彦・工藤博幸（筑波大）  SIP2016-78 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では、背景と対象物の濃度が一様であり，雑音を含む画像から対象物を切り出す画像セグメンテーションを扱う。近年研究されているグラフカット法は、各領域の濃度が事前に既知であることを前提としている。本研究では、セグメンテーションの結果得られるラベル画像と，本来未知である各領域の濃度を同時に推定する結合推定問題の形に定式化して、厳密でかつ高速に解く最適化法を提案する。自明な方法は全ての濃度の組合せに対してエネルギー最小化を行い最小値を求める全探索法だが，階調数を$n$とすると$O(n^2)$回のエネルギー最小化を必要とし現実的な計算時間では解が得られない。そこで、本研究では複数の濃度の組に対する解を一回のTV最小化により求められることを利用して、$O(n)$回のエネルギー最小化で厳密解を求める手法を提案する。 |
| （英） | This paper deals with the segmentation of the image which consists of constant-density background and foreground with noise. The graph cut method requires that densities of each region is already-known. In this study, we propose an optimization method for estimating a label image and densities, fast and strictly with formulation as a joint estimation problem. We can solve it by exhaustive search, that is, the minimizing energy for all possible combinations of densities and the finding a minimum value. However, it requires $O(n^2)$ minimizations ($n$ is the number of gradations), so we cannot solve it in practical calculation time. Therefore, in this paper, we propose an exact method with $O(n)$ minimizations by utilizing that we can solve some minimization problems correspond multiple combinations of densities by a single total-variation minimization. | |
| キーワード | （和） | セグメンテーション / MRF / パラメトリック最大流 / トータルバリエーション / / / / |
| （英） | Image Segmentation / Markov Random Field / Parametric Maximum Flow / Total Variation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 196, SIP2016-78, pp. 27-31, 2016年8月. | |
| 資料番号 | SIP2016-78 | |
| 発行日 | 2016-08-18 (SIP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2016-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2016-08-25 - 2016-08-26 |
| 開催地（和） | 千葉工業大学 津田沼キャンパス |
| 開催地（英） | Chiba Institute of Technology, Tsudanuma Campus |
| テーマ（和） | 数理，学習，信号処理一般（画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) |
| テーマ（英） | Fundamental theory, machine learning, and signal processing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2016-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モデルパラメータ自動推定型MRF画像セグメンテーションの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of an MRF-based image segmentation with automatic model parameter estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セグメンテーション / Image Segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | MRF / Markov Random Field |
| キーワード(3)（和/英） | パラメトリック最大流 / Parametric Maximum Flow |
| キーワード(4)（和/英） | トータルバリエーション / Total Variation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠矢 良彦 / Yoshihiko Toya / トオヤ ヨシヒコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 博幸 / Hiroyuki Kudo / クドウ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-08-26 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2016-78 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.196 |
| ページ範囲 | pp.27-31 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2016-08-18 (SIP) |
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