Устойчивая сегментация изображения
Автор: Харинов Михаил Вячеславович
Журнал: Вестник Бурятского государственного университета. Философия @vestnik-bsu
Рубрика: Системный анализ и информационные технологии
Статья в выпуске: 9, 2012 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена так называемой «проблеме сегментации», возникающей в области автоматического распознавания цифровых изображений на стадии выделения визуально воспринимаемых объектов. Для достоверного выделения и распознавания объектов в нашем подходе известный гистограммный метод Оцу (1979) объединяется с моделью Мамфорда - Шаха сегментации изображения по локальным признакам (1985), которая опирается на понятие оптимального приближения изображения ступенчатой (кусочнопостоянной) функцией. В статье, на стандартном примере реального изображения, демонстрируются оптимальные приближения, полученные перебором пороговых значений по участкам яркостной гистограммы. Решается задача исключения перебора вариантов за счет учета пространственного распределения пикселей в изображении. Для получения решения определяется условие устойчивой сегментации, которое тестируется на стандартном примере.
Сегментация, среднеквадратичное отклонение, минимизация, оптимальные приближения, перекрывающиеся разбиения, слияние сегментов, условие устойчивости
Короткий адрес: https://sciup.org/148181268
IDR: 148181268 | УДК: 621.391
Stable image segmentation
The article is devoted to so-called Segmentation Problem that occurs in domain of automatic recognition of digital images when detecting of visually perceived objects. For proved object detection and recognition the famous histogram Otsu’s method (1979) is combined with Mumford-Shah model (1985) of local (bottom up) segmentation basing on the optimal piecewise constant image approximations. The article presents the optimal approximations for the standard example of the real image obtained by exhaustive search of histogram thresholds in limited intensity ranges. To avoid an exhaustive search the spatial distribution of pixels in an image is taken into account. At that the stability condition for the segmented images is derived and tested on the standard image.
