color-alone特徴量を用いた教師なし画像セグメンテーションのための新しい四分位領域統合アルゴリズム

New quartile-based region merging algorithm for unsupervised image segmentation using color-alone feature
Neurocomputing, vol. 342, pp. 24-36, 2016
20160629 ntanaka

この研究では,画像領域分割問題とシステムの複雑さを低減するためのcolor-alone特徴量に関して議論する. 色に関する数学的モルフォロジーに基づいて,隣接する領域間の類似度はランキング問題の解として得られる.色 やセグメンテーションの誤りを回避するため,ベクトル化手法の代わりにハイブリッドな手法を用いた.黒をピ クセル値を分類する基準色として使用する手法は,距離測定の範囲が最適ではないというような問題に直面して いる.この問題の解決のため,我々は,包括的な基準色を選択する機構を提案する.また,色ベクトルの次数を 決定すため,ユークリッド距離の代わりにHSVの強さの度合いを基準とした距離を用いた.上記の手法は人間の 視覚と一致したセグメンテーションを行う事ができる.四分位解析は,領域統合のための閾値の決定がより背景 の変化に対する影響が少ない事を示す.アルゴリズムを評価するために,実験的に2つの典型的なセグメンテー ション機構を4つの定量的指標において比較した.