著者

清野 達也 林 貴宏 尾内 理紀夫 三條 正裕 森 正弥

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.50, no.12, pp.3233-3249, 2009-12-15

---

領域拡張法(Seeded Region Growing)を改良した高速な画像切り抜き手法を開発し,評価した.本手法はSeeded Region Growingを出発点としており,ユーザの引いた手書き線によって指示される初期前景と初期背景を隣接ピクセルへと伝播させていくことで,画像全体を前景領域,背景領域に分割する.飛び地を含む画像に対する切り抜き精度向上のために,Seeded Region Growingを改良し,閾値を用いた伝播条件を導入している.さらにテクスチャパターンを含む画像に対する切り抜き精度向上のために,Seeded Region Growingを改良し,ユーザの引いた線から前景で利用される色と背景で利用される色を推定し,推定色を用いて各隣接ピクセルに対する伝播の優先度を決定することとした.また,新たなデータ構造を本手法に導入し,高速な処理を行うことを可能にした.本手法を実装したシステムを開発し,評価実験を行い,既存手法と比較し,本手法が処理速度を低下させることなく,手書き線のような初期前景領域,初期背景領域の面積が小さい入力での切り抜き精度の優位性を持つことを確認した.In this paper, we propose and evaluate a method for Fast Image Cutout using improved Seeded Region Growing. The starting point for the method is Seeded Region Growing, which divides an image into foregrounds and backgrounds by growing the initial foregrounds and backgrounds represented by user drawing lines to the neighbor pixels. To improve the precision of Seeded Region Growing for images including enclaves, the method adopts a threshold condition. In addition, to improve the precision of Seeded Region Growing for images including texture patterns, the method estimates foreground colors and background colors from initial foregrounds and backgrounds and decides growing-priorities for each neighbor pixel depending on the esimimated colors. We propose a new data structure for the method, and could achieve speed up. The experimental results have shown the method has the same processing speed as traditional methods and has better precision than traditional methods, when we input small area of initial foregrounds and backgrounds such as user drawing lines.