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Content-Based Superpixel Segmentation and Matching Using Its Region Feature Descriptors 영역 기능 설명자를 사용한 콘텐츠 기반 슈퍼픽셀 분할 및 매칭

Jianmei ZHANG, Pengyu WANG, Feiyang GONG, Hongqing ZHU, Ning CHEN

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요약 :

동일한 물체나 장면의 두 이미지 사이의 대응 관계를 찾는 것은 컴퓨터 비전의 활발한 연구 분야입니다. 본 논문에서는 다중 기능 융합 기술을 통해 슈퍼픽셀의 콘텐츠를 활용하는 빠르고 효과적인 CSIS(Content-based Superpixel Image Matching and Stitching) 방식을 개발합니다. 널리 사용되는 키포인트 기반 매칭 방법과 달리 우리의 접근 방식은 이미지 매칭을 구현하기 위해 슈퍼픽셀 내부 특징 기반 방식을 제안합니다. 처음에는 콘텐츠 기반 슈퍼픽셀 분할(CSS) 알고리즘이라는 콘텐츠 기반 특징 표현을 기반으로 하는 새로운 슈퍼픽셀 생성 알고리즘을 사용합니다. 슈퍼픽셀은 색상, 공간 및 그라데이션 특징 정보를 사용하여 새로운 거리 측정 기준으로 생성됩니다. 이는 결과 슈퍼픽셀의 컴팩트함과 경계 준수의 균형을 맞추기 위해 개발되었습니다. 그런 다음 중요한 특성을 가진 일부 슈퍼픽셀을 분리하기 위해 각 슈퍼픽셀의 엔트로피를 계산합니다. 다음으로, 선택된 각 슈퍼픽셀에 대해 선택된 슈퍼픽셀 자체의 로컬 특징을 추출하고 융합하여 다중 기능 설명자가 생성됩니다. 마지막으로 후보 슈퍼픽셀과 그 주변의 일치 특징을 비교하여 두 이미지 간의 일치성을 추정합니다. 우리는 슈퍼픽셀 영역 설명자를 사용하여 복잡하고 변형 가능한 표면에서 슈퍼픽셀 매칭과 이미지 스티칭을 평가했으며, 결과는 새로운 방법이 정확도와 실행 속도를 매칭하는 데 효과적이라는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.8 pp.1888-1900
발행일
2020/08/01
공개일
2020/04/27
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7322
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리 및 비디오 처리

작성자

Jianmei ZHANG
  East China University of Science and Technology
Pengyu WANG
  East China University of Science and Technology
Feiyang GONG
  East China University of Science and Technology
Hongqing ZHU
  East China University of Science and Technology
Ning CHEN
  East China University of Science and Technology

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