用于从真实图像快速提取中轴的外观冲击文法
计算机视觉与模式识别
2020-04-07 v1
摘要
我们将冲击图理论的思想与近期基于外观的中轴提取方法相结合，用于从复杂的自然场景中提取中轴，在效率和性能上均优于当前最佳的无监督方法。我们做出了以下具体贡献：i）通过使用基于局部外观的准则推广冲击类型定义，将冲击图表示扩展至真实图像领域；ii）随后利用冲击文法（Shock Grammar）的规则引导我们搜索中轴点，与穷举考虑输入图像中所有点的方法相比，大幅减少了运行时间；iii）通过在推导中轴解时遵循冲击文法规则，消除了对典型后处理步骤的需求，包括细化、非极大值抑制和分组；iv）最后，我们对先前工作中的评估方案提出了一些根本性的质疑，并提出了一种更合适的替代方案，用于评估从场景中提取中轴的性能。我们在 BMAX500 和 SK-LARGE 数据集上的实验证明了我们方法的有效性。我们超越了当前的最先进水平，尤其在高精度区域表现卓越，同时运行速度快一个数量级且无需后处理。
引用
@article{arxiv.2004.02677,
title = {Appearance Shock Grammar for Fast Medial Axis Extraction from Real Images},
author = {Charles-Olivier Dufresne Camaro and Morteza Rezanejad and Stavros Tsogkas and Kaleem Siddiqi and Sven Dickinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02677},
year = {2020}
}
备注
Accepted to CVPR 2020