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エッジ特徴を用いたWatershedアルゴリズムの改善とその髪型抽出への応用

机译:利用边缘特征的分水岭算法的改进及其在发型提取中的应用

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摘要

領域分割を行う手法の一つとして,Watershedアルゴリズムがある.この手法は,マークと呼ばれる領域の中心を隣接画素へと広げていくことによって領域を得るため,領域間における境界線の密閉性と連続性を保証することができる.しかしながら,領域の未分割や過剰分割を生じるという問題がある.そこで,本稿ではエッジ特徴を利用し,Watershedアルゴリズムのマーク設定の改善を行うとともに,領域間の輝度値差分に着日した領域合併を行うことにより,上記問題を解決する手法を提案する.実験でほ,本提案手法の有効性の検証として,人物正面画像を用いて髪型の抽出を行う.
机译:有一种分水岭算法作为划分区域的方法之一。在该方法中,将被称为标记的区域的中心扩展到相邻像素以获得该区域,从而可以确保区域之间的边界线的密封性和连续性。但是,存在一个问题,即出现未划分或过度划分的区域。因此,在本文中,我们提出了一种解决上述问题的方法,即通过利用边缘特征改进分水岭算法的标记设置,并合并区域之间亮度值不同的区域。在实验中,作为对所提出方法有效性的验证,使用人的正面图像提取了发型。

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