ラベル伝播に基づく自動画像セグメンテーション

要旨 この記事では、複雑なネットワーク内のコミュニティ検出のために元々設計されたラベルの伝播に基づく、カラー自然シーン画像のセグメンテーションのための自動アプローチを紹介します。画像は最初にスーパーピクセルで前処理され、その後、各スーパーピクセルのカラー情報を用いて特徴抽出が行われます。得られたグラフはスーパーピクセルを表す頂点で構成されており、エッジの重みはスーパーピクセル間の類似度を測定したものです。得られたセグメンテーションは、頂点間のラベルの伝播に対応します。この記事では、ラベルを伝播させるための3つの戦略が定式化されています：(i) 繰り返し伝播 (ILP)、(ii) 再帰的伝播 (RLP)、(iii) 重み付き再帰的伝播 (WRLP)。実験の結果、提案された方法は、他の最先端の方法と比較して、セグメンテーションの品質および処理時間の点で優れた結果を示しました。