Publicação em atas de evento científico
SLFS: Semi-supervised light-field foreground-background segmentation
Maryam Hamad (Hamad, M.); Caroline Conti (Conti, C.); Ana de Almeida (Almeida, A. M. de.); Paulo Nunes (Nunes, P.); Luís Ducla Soares (Soares, L. D.);
2021 Telecoms Conference (ConfTELE)
Ano
2021
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Abstract/Resumo
Efficient segmentation is a fundamental problem in computer vision and image processing. Achieving accurate segmentation for 4D light field images is a challenging task due to the huge amount of data involved and the intrinsic redundancy in this type of images. While automatic image segmentation is usually challenging, and because regions of interest are different for different users or tasks, this paper proposes an improved semi-supervised segmentation approach for 4D light field images based on an efficient graph structure and user's scribbles. The recent view-consistent 4D light field superpixels algorithm proposed by Khan et al. is used as an automatic pre-processing step to ensure spatio-angular consistency and to represent the image graph efficiently. Then, segmentation is achieved via graph-cut optimization. Experimental results for synthetic and real light field images indicate that the proposed approach can extract objects consistently across views, and thus it can be used in applications such as augmented reality applications or object-based coding with few user interactions.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Light field segmentation,Foreground-background segmentation,Superpixels,Graph-cut,Semi-supervised segmentation
  • Matemáticas - Ciências Naturais
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
  • Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDB/50008/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.