Метод водоразделов (Сегментация)
Последнее изменение этой страницы: 02:19, 29 апреля 2016.
![]() |
Авторство | |
Чичварин Н. В. | ||
Согласовано: 29.04.2016 |
Статья по учебной дисциплине | |
Название дисциплины: |
Обнаружение и распознавание сигналов |
---|---|
Раздел: |
8. Распознавание и идентификация сигналов на физическом уровне |
Глава: |
8.1 Предварительная обработка изображений |
Преподаватель: |
Метод водоразделов -- один из основных алгоритмов наращивания областей, рекурсивно выполняющих процедуру группировки пикселей в подобласти по заранее заданным критериям.
Концепции
Данный метод включает в себя следующие три базовых концепции:
- Обнаружение и устранение разрывов;
- Пороговая обработка;
- Обработка областей;
Благодаря данным концепциям метод водоразделов позволяет получать более стабильные результаты сегментации (в том числе непрерывные границы областей). Этот подход так же позволяет включать в процесс сегментации добавочные ограничения.
Понятие водораздела основано на представлении изображения как трехмерной поверхности, где в качестве высоты используется уровень яркости пикселя. В этом случае на поверхности можно обнаружить три типа точек:
- точки локального минимума;
- точки, находящиеся на склоне, с которых вода сливается к центру водоема;
- точки, находящиеся на гребне возвышенности.
Линии, образованные точками-гребнями, представляют собой линии водоразделов, поэтому основной задачей данного метода является именно поиск линий водоразделов.
Алгоритм
- 1. В местах локального минимума образуем «дырки», через которые вода начнет заполнять трехмерную поверхность.
- 2. Если вода с двух сторон гребня готова объединиться в один бассейн, устанавливаем перегородку.
- 3. Когда над водой останутся только загородки, останавливаем алгоритм.
Полученные таким образом перегородки и есть требуемые линии водоразделов.
На рис. 1. приведено пошаговое выполнение алгоритма. На верхнем левом рисунке показан оригинальный «рельеф» некоторого изображения, на нижем правом – результат работы алгоритма.
Водораздел путем дилатации
Другой простейший способ построения перегородок – использование морфологической дилатации. Пример использования этого способа приведен на рис. 2.
В качестве примитива в данном случае используется матрица 3*3 элемента.
Во время работы алгоритма используются два правила:
- применение дилатации должно ограничиваться только своей областью;
- дилатация не должна применяться в тех точках, где возможно слияние двух областей.
На рис. 2 (А) показаны две начальные области. При применении дилатации к областям (рис. 2 (Б)) их площадь увеличивается. На следующем шаге (рис. 2 (В)) наращиваемые области готовы слиться в одну – значит необходимо установить перегородку. После того, как точки раздела найдены, им присваивается значение равное максимальной яркости + 1. Это предотвращает слияние областей в ходе работы алгоритма. Важно отметить, что полученные линии водораздела являются связными компонентами, не имеющими разрывов в линиях сегментации.
Однако непосредственное применение метода водораздела может привести избыточной сегментации, вызванной локальными неровностями и шумом в изображении (рис. 2 (А)). Практическое решение этой проблемы состоит в том, чтобы ограничить допустимое число областей путем включения дополнительного шага предварительной обработки. Такой подход основан на идее маркеров.
Водораздел с маркерами
Маркер представляет собой связную компоненту, принадлежащую изображению. Будем различать внешние (соответствуют фону) и внутренние (относящиеся к объекту) маркеры.
Процедура выбора маркера состоит из двух главных шагов:
- предобработка;
- выработка критериев, которым должны удовлетворять маркеры.
Пусть внутренний маркер определен как область со следующими критериями:
- окружена точками с большим значением яркости;
- ее точки образую компоненту связности;
- все точки имеют одинаковое значение яркости.
Внутренние маркеры, найденные по этим 3 правилам, показаны на рис. 3 (Б) светло-серым цветом.
Далее применяем алгоритм сегментации по водоразделам с тем ограничением, что в качестве локальных минимумов рассматриваются только локальные маркеры.
В итоге получим изображение, гораздо лучше читаемое по сравнению с исходным изображением (рис. 3 (В)).
Приведенный случай – простейший. В общем случае маркеры могут иметь более сложное описание, включающее размеры, форму, местоположение, расстояния, текстурные и другие признаки. Самым большим достоинством маркеров является то, что можно использовать априорные знания о задаче и эффективно использовать их при решении.
ISSN 2542-0356
Следуй за Полисом
Оставайся в курсе последних событий
Лицензия
Если не указано иное, содержание этой страницы доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» 4.0, а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее см. Условия использования.