Mean-shit法による画像のセグメンテーションについて勉強

Mean-shit法による画像のセグメンテーションについて勉強

以下のMean-shiftの解説資料で勉強をおこなった。

ミーンシフトの原理と応用 , 岡田和典, 平成21年

 

Mean-shiftはどんな手法か？

• クラスタ数を予め決めない方法
• ノンパラメトリック。何かしらの分布を仮定しない。

→ ゆえに一般的に部分領域の数が事前にわからず、部分領域の形状が様々な画像のセグメンテーションに向いている。

• カーネル幅がクラスタ数に大きく影響する
• カーネル幅が小さいと多数のクラスタが生まれるが、大きいと少数のクラスタが生まれる

→ 画像処理でもカーネル幅で結果が変わる。カーネル幅が小さいとたくさんの部分領域が生まれる

 

代表的な画像処理への応用は以下

• 画像のセグメンテーションと平滑化
• 同画像におけるトラッキング

OpenCVにおける画像のセグメンテーションと平滑化は、解像度を落とした画像の処理から始め、徐々に解像度をあげることで計算量を減らしているそうだ。

解説：Mean Shift SegmentationのOpenCV実装, 皆川卓也, 2016

実装はかなり単純なようだ。大学生のプログラミングの演習課題になっていそう。

 

以上。