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Wavelet 係数の局所テクスチャ特徴量を用いた Graph Cuts による画像セグメンテーション

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Wavelet 係数の局所テクスチャ特徴量を用いた Graph Cuts による画像セグメンテーション. 福田恵太,滝口哲也,有木康雄 ( 神戸大学 ) 電子情報通信学会 総合大会 2008. 研究目的. 画像処理における重要な問題の一つに一枚の画像から対象と なる領域を抽出する セグメンテーション の問題がある.. 物体. 背景. 画像の認識,識別,検索,編集など 様々な画像処理技術の前処理. 研究背景. 近年,セグメンテーション問題をエネルギー最小問題で解く手法が多く提案されている. 動的輪郭モデル (Snakes), Level Set Method.

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Presentation Transcript
wavelet graph cuts

Wavelet係数の局所テクスチャ特徴量を用いたGraph Cutsによる画像セグメンテーション

福田恵太,滝口哲也,有木康雄 (神戸大学)

電子情報通信学会 総合大会 2008

slide2

研究目的

画像処理における重要な問題の一つに一枚の画像から対象と

なる領域を抽出するセグメンテーションの問題がある.

物体

背景

画像の認識,識別,検索,編集など

様々な画像処理技術の前処理

slide3

研究背景

近年,セグメンテーション問題をエネルギー最小問題で解く手法が多く提案されている.

動的輪郭モデル(Snakes), Level Set Method

その中でGraph Cutsという手法を用いる.

Y.Boykov, M.P.Jolly,“Interactive graph cuts for optimal boundary & region segmentation of object in N-D images”, IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

利点

領域と境界のエネルギー関数から大域解を求める

簡単なラベル付けからのセグメンテーションが可

slide4

S:”obj”

O

B

S

min cut

T:”bkg”

O

B

T

Graph Cuts

物体らしいほど大きな値

近傍画素が類似しているほど大きな値

t-link

グラフの作成

n-link

t-link

入力画像 (3×4)

カット

背景らしいほど大きな値

セグメンテーション

S→Tへのコスト総和が最小となるカット

セグメンテーション結果

slide5

従来手法の問題点(1)

  • 局所的なエッジに弱い
  • 平滑化処理の繰り返しによるグラフカット

  局所的なエッジ情報に頑健なセグメンテーションが可能

T. Nagahashi, H.Fujiyoshi, and T.Kanade,“ Image Segmentation Using Iterated Graph Cuts Based on Multi-scale Smoothing, ”ACCV2007

エッジの強いところでノイズが生じる

slide6

従来手法の問題点(2)

  • 物体及び背景が類似した色を持つ画像
  • 局所テクスチャ特徴量を色分布と共に t - linkで扱う

色分布に依存せずセグメンテーションが可能

色が類似しているため区別できない

多重解像度解析により平滑化と局所テクスチャ特徴の定義を並列に行い,繰り返しグラフカットによるセグメンテーションを行う.

slide7

提案手法の流れ

seed

LL: 平滑化画像

Haar Waveletによる多重解像度解析

(level k)

LL,LH,HL,HH画像取得

Graph Cuts Segmentation

入力

出力

n-link

t-link

LH,HL,HH:テクスチャ特徴

事前確率

GMM(色+テクスチャ)の更新

k ← k-1

高周波からテクスチャを定義し,色特徴と共に学習

全てのエッジにコストを与えたので,グラフカットを実行

初期値kまで多重解像度を行い,各周波数画像を得る

低周波数画像をn-linkに用いることで平滑化

抽出結果を元に再学習と解像度レベルを前の段階に戻す

slide8

多重解像度解析

HL2

LL2

多重解像度解析

画像データを特定の周波数帯域を持ついくつかの小さいサイズの画像データに分割する方法.

LL1

HL1

HL1

LH2

HH2

LH1

HH1

LH1

HH1

Haar Wavelet 変換 (k=2の時)

Level 0

Level 1

Level 2

LL:平滑化画像

HL:縦方向 LH:横方向 HH:斜め方向の変化量

t-link に使用

n-link に使用

slide9

n-link

LL:平滑化画像 (n-link)

低解像画像から徐々に解像度を上げることで,大域的から局所的なセグメンテーションを可能とする.

T. Nagahashi [ACCV2007]

Level 1

Level 0

近接が類似しているほど高い値を持つ.

n-linkのコスト

p

q

slide10

局所テクスチャ特徴量

HL,LH,HH:局所テクスチャ特徴を定義

注目画素p周辺 (3×3) のウェーブレット係数の絶対値平均 とする

元画像

LH (Level 1)

HH (Level 1)

HL (Level 1)

物体背景それぞれの色+テクスチャ特徴量を学習し,

t-linkのエッジに与えるコストを計算する.

slide11

O

B

T:”bkg”

t-link

t-linkのコスト (事後確率)

色 (RGB)

テクスチャ特徴 をGMM

距離変換

背景らしいほど  高い値をもつ

事前確率 (空間情報)

{p,T}間のt-linkへ使用

物体と背景の境界を0.5とし,境界からの距離を用いて,事前確率を定義する.

背景も同様に

slide12

セグメンテーション

S

エッジに対するコスト

O

B

T

以上のように全エッジに対してコストを与え, min-cut / max-flowアルゴリズムにより,グラフのカットを行い,セグメンテーション画像を得る

slide13

実験条件

  • 評価方法として,

従来手法(1) Graph Cuts

従来手法(2) 平滑化処理のみのGraph Cuts

提案手法 平滑化かつテクスチャ特徴を使ったGraph Cuts

  • Berkley Image database(50枚)を使用 (HS画像あり)
  • 多重解像度解析はLevel 3まで実行
  • 以下の式から誤検出率err(%)を算出

物体を背景と誤検出

背景を物体と誤検出

slide14

実験結果

各手法のエラー率(%)

比較的誤検出率が高かった画像について考察

slide15

実験結果 ( 2 )

平滑化と事前確率による効果

元画像+seed

従来手法(1)

従来手法(2)

提案手法

17.86%

4.42%

1.93%

9.96%

0.87%

0.57%

slide16

実験結果 ( 3 )

テクスチャ特徴量による効果

元画像+seed

従来手法(1)

従来手法(2)

提案手法

10.56%

7.45%

1.86%

11.84%

16.64%

1.99%

slide17

実験結果 ( 4 )

テクスチャ変化の度合いが異なる画像に対する効果

元画像+seed

従来手法(1)

従来手法(2)

提案手法

slide18

まとめと考察

  •  多重解像度解析により平滑化と局所テクスチャ特徴を用いた繰り返しによるGraph Cutsを提案した.
  •  物体背景が類似色を持つ画像やテクスチャ変化の強いに対して,従来のGraph Cutsより高精度な結果が得られた.
  •  テクスチャ特徴と色特徴どちらが有効か画像ごとに違うためその差を考える.
slide20
処理時間について

Pentium® 4 CPU 3.20GHz

slide21

T

T

S

S

min cut max flow アルゴリズム

つながりが強いほどカットは通らない.

min cut

SからTへのエッジが最も小さくなるようにカットする

slide22

応用目的

花弁領域抽出の自動化にGraph Cuts