Rozdělte a sloučte segmentaci - Split and merge segmentation

tento článek může být pro většinu čtenářů příliš technická na to, aby je pochopili. Prosím pomozte to vylepšit na aby to bylo srozumitelné pro neodborníky, aniž by byly odstraněny technické podrobnosti. (Červen 2018) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)

Rozdělte a sloučte segmentaci je zpracování obrazu technika používaná k segment an obraz. Obrázek je postupně rozdělen do kvadrantů na základě a stejnorodost kritérium a podobné oblasti jsou sloučeny, aby se vytvořil segmentovaný výsledek. Tato technika zahrnuje a čtyřstrom datová struktura, což znamená, že existuje vztah nadřazeného uzlu. Celková oblast je nadřazená a každá ze čtyř rozdělení je podřízená.

Algoritmus

• Definujte kritérium, které má být použito pro homogenitu
• Rozdělte obrázek na oblasti stejné velikosti
• Vypočítejte homogenitu pro každou oblast
• Pokud je region homogenní, spojte ho se sousedy
• Proces se opakuje, dokud všechny oblasti neprojdou testem homogenity^[1]

Stejnorodost

Po každém rozdělení je nutný test, aby se zjistilo, zda každá nová oblast potřebuje další rozdělení. Kritériem testu je homogenita regionu. Existuje několik způsobů, jak definovat homogenitu, některé příklady:

• Uniformita - oblast je homogenní, pokud jsou její úrovně šedé stupnice konstantní nebo v rámci dané prahové hodnoty.
• Místní průměr vs. globální průměr - pokud je průměr regionu větší než průměr globálního obrazu, pak je region homogenní
• Rozptyl - úroveň šedé rozptyl je definován jako

${ displaystyle sigma ^ {2} = (1 / (N-1)) součet _ {(r, c) epsilon R} [I (r, c) - { bar {I}}]] ^ { 2}}$

kde r a c jsou řádky a sloupce, N je počet pixelů v oblasti a ${ displaystyle { bar {I}} = (1 / N) součet _ {(r, c) epsilon Region} I (r, c)}$

Příkladem začlenění by bylo, že odchylka oblasti bude menší než zadaná hodnota, aby mohla být považována za homogenní.

Datová struktura

Výsledkem rozdělení je rozdělený obraz, jak je znázorněno níže, na 3 úrovně.

Každá úroveň rozdělení může být zastoupena ve stromové struktuře.

Příklad

Následující příklad ukazuje segmentaci obrazu ve stupních šedi pomocí matlabu.^[2][3] Kritériem homogenity je prahování, max (region) -min (region) <10 pro region, který má být homogenní.

Bloky vytvořené během rozdělení jsou zobrazeny na následujícím obrázku:

A segmentovaný obrázek je níže.

Reference