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【2h】

Screen Content Image Segmentation Using Least Absolute Deviation Fitting

机译:利用最小绝对偏差拟合进行屏幕内容图像分割

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摘要

We propose an algorithm for separating the foreground (mainly text and linegraphics) from the smoothly varying background in screen content images. Theproposed method is designed based on the assumption that the background part ofthe image is smoothly varying and can be represented by a linear combination ofa few smoothly varying basis functions, while the foreground text and graphicscreate sharp discontinuity and cannot be modeled by this smooth representation.The algorithm separates the background and foreground using a least absolutedeviation method to fit the smooth model to the image pixels. This algorithmhas been tested on several images from HEVC standard test sequences for screencontent coding, and is shown to have superior performance over other popularmethods, such as k-means clustering based segmentation in DjVu and shapeprimitive extraction and coding (SPEC) algorithm. Such background/foregroundsegmentation are important pre-processing steps for text extraction andseparate coding of background and foreground for compression of screen contentimages.
机译:我们提出了一种用于将前景(主要是文本和线形图)与屏幕内容图像中平滑变化的背景分开的算法。该建议方法是基于以下假设设计的:图像的背景部分是平滑变化的,并且可以由一些平滑变化的基函数的线性组合表示,而前景文本和图形会产生尖锐的不连续性,并且无法通过这种平滑表示来建模。该算法使用最小绝对偏差法将背景和前景分开,以使平滑模型适合图像像素。该算法已在来自HEVC标准测试序列的用于屏幕内容编码的几幅图像上进行了测试,并显示出优于其他流行方法的性能,例如DjVu中基于k均值聚类的分割以及形状原始提取和编码(SPEC)算法。这样的背景/前景分割是用于文本提取和背景和前景的单独编码以压缩屏幕内容图像的重要预处理步骤。

著录项

  • 作者

    Minaee, Shervin; Wang, Yao;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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