形状特徴と局所領域特徴を併用した物体領域の抽出手法の検討

摘要

大まかな物体領域の初期値を基に，対象となる物体の形状特徴と画像の局所領域特徴を併用して物体領域を抽出する手法を提案する．従来提案されている局所領域特徴を用いた物体領域抽出手法では，与えられた初期値内に背景中のエッジが含まれていると推定に誤りが生じるなどの問題があり，画像のテクスチャが単純，もしくは与えられた初期値がかなり正確である場合にしか有効ではない．我々の提案手法では，局所領域特徴を用いた物体領域抽出の前処理として，事前の対象物らしさを表す存在確率マップと輝度ヒストグラムによる処理を導入することで，入力される物体領域の形状がより大まかで，画像のテクスチャが複雑な場合においても，より正確な物体領域を抽出できる．提案手法により，従来手法に比べて精度や速度の向上が望めることを確認した．%In this paper, a novel method for extraction of a precise object region from a given rough initial region is proposed. The existing method for object region extraction using a kernel density estimator has problems, e.g. influence by the background edge in the initial region. The method is considered effective only when the image texture is simple or the initial region is considerably accurate. The proposed method, even if the initial region shape is rough and the image texture is complex, can correctly extract the object area by introducing a brightness histogram as a probability density function and an object shape distribution map as a priori probability for the preprocess of the kernel density estimator. It was confirmed that the accuracy and computation speed in general cases are improved in comparison to those of existing method.