反発エネルギーを用いた、単純境界抽出に不向きな形状のためのトポロジー拘束型シェイプグラディエント・フレームワーク
arXiv cs.CV / 2026/4/28
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要点
- 本論文は、Mumford–Shah汎関数から導いた修正されたpiecewise-constant shape gradientに反発（repulsive）エネルギーを組み合わせた手法として、CIE Labのカラ―画像向けのレベルセット不要（level-set-free）のハイブリッド画像セグメンテーション手法を提案している。
- セグメンテーションは、非局所的な形状エネルギーに駆動された離散曲線の進化として実行され、非連結領域や複数境界を含む画像に対応できる。
- 境界曲線の進化中に自己交差が生じる問題に対処するため、曲線上の少数のサンプル点に依存する新規の多変量成分を導入している。
- グレースケールおよびカラ―画像（入れ子構造や天体画像を含む）で評価した結果、セグメントのトポロジーと境界の自己交差を強く制御しつつ、有効なセグメンテーションが得られた。
- このフレームワークは複雑なセグメンテーションでの堅牢性を高めることを重視しており、境界進化の破綻が起きやすい状況での改善が示唆される。
