Grouping Boundary Proposals for Fast Interactive Image Segmentation

要約

測地線モデルは、さまざまな画像セグメンテーションの問題を解決するための効率的なツールとして知られています。
既存のアプローチのほとんどは、局所的な点ごとの画像特徴を利用して、目的の境界を描写するための測地線経路を追跡するだけである。
ただし、このようなセグメンテーション戦略では、画像エッジの特徴の接続性を考慮に入れることができないため、特に複雑なシナリオの場合、ショートカットの問題が発生するリスクが高まります。
この研究では、適応カットベースの円形最適パス計算スキームおよびグラフベースの境界提案グループ化スキームと組み合わせた、最小測地線フレームワークに基づく新しい画像セグメンテーション モデルを導入します。
具体的には、適応カットは、ターゲット輪郭がこのカットを 1 回だけ通過するように強制されるように、画像ドメインを切り離すことができます。
境界提案は、事前に計算された画像エッジ セグメントで構成され、セグメンテーション モデルに接続情報を提供します。
これらの境界提案は、提案された画像セグメンテーション モデルに組み込まれ、ターゲット セグメンテーション輪郭が、選択された境界提案のセットとそれらをリンクする対応する測地線パスで構成されるようになります。
実験結果は、提案されたモデルが実際に最先端の最小パスベースの画像セグメンテーションアプローチよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Geodesic models are known as an efficient tool for solving various image segmentation problems. Most of existing approaches only exploit local pointwise image features to track geodesic paths for delineating the objective boundaries. However, such a segmentation strategy cannot take into account the connectivity of the image edge features, increasing the risk of shortcut problem, especially in the case of complicated scenario. In this work, we introduce a new image segmentation model based on the minimal geodesic framework in conjunction with an adaptive cut-based circular optimal path computation scheme and a graph-based boundary proposals grouping scheme. Specifically, the adaptive cut can disconnect the image domain such that the target contours are imposed to pass through this cut only once. The boundary proposals are comprised of precomputed image edge segments, providing the connectivity information for our segmentation model. These boundary proposals are then incorporated into the proposed image segmentation model, such that the target segmentation contours are made up of a set of selected boundary proposals and the corresponding geodesic paths linking them. Experimental results show that the proposed model indeed outperforms state-of-the-art minimal paths-based image segmentation approaches.

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