N次元画像における物体の最適境界および領域セグメンテーションのためのインタラクティブグラフカット

本論文では、N次元画像の汎用インタラクティブセグメンテーションのための新しい技術を説明します。ユーザーは特定のピクセルを「物体」または「背景」としてマークし、セグメンテーションのためのハード制約を提供します。追加のソフト制約は、境界情報と領域情報の両方を組み込みます。グラフカットを使用して、N次元画像の全体的に最適なセグメンテーションを見つけます。得られた解は、制約を満たすすべてのセグメンテーションの中で、境界と領域の特性の最適なバランスを提供します。我々のセグメンテーションのトポロジーは制限されておらず、「物体」と「背景」のセグメントは、いくつかの孤立した部分から構成される可能性があります。いくつかの実験結果が、写真/ビデオ編集および医療画像のセグメンテーションの文脈で提示されます。我々はまた、興味深いゲシュタルトの例を示します。我々のセグメンテーション方法の高速実装は、新しい最大流アルゴリズムを介して可能です。