Dom > Novice > Vsebine

Pregled o algoritmih segmentacije segmentov superpiksla

Nov 17, 2017

1. Metoda segmentacije super pikslov, ki temelji na teoriji grafov

Segmentacija slike na podlagi teorije grafov je metoda globalne segmentacije od zgoraj navzdol, glavna ideja je, da celotno sliko razdelimo kot uteženi neusmerjeni graf, graf, ki ustreza vsakemu pikslu v slikovnem vozlišču, sosednjih grafov ustreznih grafov med robnim pikslom razlike med značilnostmi ustreznih ali podobnih uteži na strani, nato pa v zemljevidu, ki temelji na različnih kriterijih segmentacije, da bi razdelili vozlišča v grafu in nato končali segmentacijo slike.

1.1 Grafična metoda

1.2 Ncut metoda

1.3 Metoda rešetke z nadpikseli

Za nekatere od trenutnih algoritmov segmentacije super pixelov, pomanjkljivosti izvorne slike manjkajo pomembne informacije o topologiji, je Moorer et al predlagal nenadzorovani segmentacijski algoritem z nadpikselno rešetko, ki opisuje pohlepni algoritem, lahko ohranja topologijo slike, čeprav povečanje topološke informacijske omejitve, vendar je v hitrosti, da je vnos in natančnost segmentacijske zmogljivosti algoritma rešetke Superpixel dobra slika geografske karte, iskanje najmanjše teže poti skozi sliko, na meji segmentacije slikovnih grafov z najnižjimi stroški z dvema smeroma v horizontalni in navpični iskani optimalni poti, neprekinjeno posnemajte vertikalno in vodoravno smer dveh točk, da dobite konvencionalno mrežo super pixelov.


V grafu,

(a) slika je segmentirana od leve proti desni od vrha do dna, vsaka pot pa je razdeljena na dva dela, nato pa se lahko pridobijo štiri regije, optimalna pot pa se išče v prednastavljenem traku;

(b) povečuje vodoravno in navpično smer poti, tako da je slika razdeljena na devet regij

1.png

Na strategijo iskanja optimalne poti je Moore et al sprejel dve shemi: s minimalno metodo rezanja in metodo dinamičnega programiranja, prva generira poljubne topološke poti in slednje ne proizvaja regresijskih poti, kjer mora optimalna pot zadovoljiti tri pogoje:

A) vsaka navpična in vodoravna pot se prečka le enkrat;

B) dve navpični poti ne prečkajo;

C) dve horizontalni poti ne prečita.


Čeprav je algoritem superpikselnih rešetk dosegel dobre segmentacijske rezultate, je njegova kakovost segmentacije še vedno odvisna od grafične podobe slike in implicitno določa, da slika potrebuje dva mehanizma za enakomerno porazdelitev: a) enotna porazdelitev slikovnih pasov neposredno vpliva na enakomerno porazdelitev poti; b) strategija o najnižjih stroškovnih poteh olajša oblikovanje sorazmerno naravnih in kratkih poti na sliki. Zato Moore et al. Dodal je a priori informacije algoritmu, ki temelji na algoritmu leta 2009, in predlagal razdelek superpiksela, ki temelji na priori obliki prizorov. Model verjetnostne gostote se uporablja za opis prostorske gostote meje slikovnega predmeta. Uporabljen je nad-segmentacijski algoritem, da bi bila gostota superpiksela približno enaka in se prilagodila lokalni ciljni meji.

  

Nato Moore et al. Predlagana metoda za rezanje s pomočjo rešetk je nekakšna nenadzorovana segmentacija z uporabo alternativne optimalne izbire strategije z eno samo sliko, izmenično izmenično v horizontalni ali vertikalni smeri, posodobitev meje super pikslov, pri čemer se upošteva meja slike in območje super pixel skladnosti celotne postopek lahko uporabite za izdelavo super pikslov s sl., opisuje sliko 3,


(a) prvič, slika je razdeljena na enakomerno razporejene mreže hiperpikselov in piksli v istem podskupilu imajo isto oznako;


(b) (d) vzpostavi Markov naključni model polja, posodobi mejo sosednje črte piksla stalno izmenično v vodoravni in navpični metodi, to je spreminjanje oznake s tem povezanih pikslov;


(E) (f) se posodobi navpično ali vodoravno. Oznaka slikovnih pik določa, kateri vertikalni ali vodoravni črti pripada piksli.


Metoda Lattice-cut je boljša od obstoječega računskega algoritma hiper pikslov z mrežnimi očesi, njegova učinkovitost pa je primerljiva z nekaterimi algoritmi segmentacije mrežnega očesa brez mrežnih omejitev.

2.jpg

1.4 metoda, ki temelji na stopnji entropije