高階エネルギー最小化に基づく高次元画像処理のための逐次的エネルギー設計

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26730097
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 知覚情報処理
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 望月 義彦 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (00609191)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 高階エネルギー最小化 / グラフカット / 医用画像処理 / 全方位画像

研究成果の概要

これまで一般的に使われている低階エネルギーの定式化と学習方法をより高階のエネルギーへ拡張するための手法を提案する。高階エネルギーの具体的な例を複数考え、また多次元や複雑な構造をもつデータへの応用について検証を行った。前者については３ＤＣＴ画像や時系列動画像に対して行い、領域の過分割（スーパーピクセルおよびスーパーボクセル）の上でエネルギーを定義し、また後者については曲面上に投影されたカメラ画像に対して、抽出された構造化されていない線分集合に対するエネルギーを構築した。

自由記述の分野

コンピュータービジョン