Dom > Vijesti > Sadržaj

Pregled na algoritmima segmentacije superpixela

Nov 17, 2017

1. Metoda segmentacije super piksela temeljena na teoriji grafikona

Segmentacija slike temeljena na teoriji grafikona je top-down globalna metoda segmentacije, glavna je ideja podijeliti cijelu sliku kao ponderirani neprevedeni grafikon, grafikon koji odgovara svakom pikselu u slikovnom čvoru, susjedni relacijski grafikon koji odgovara piksela između rubnog piksela razlike između značajki odgovarajućih ili sličnih utega na strani, a zatim u karti na temelju različitih kriterija segmentacije za podjelu čvorova u grafu, a zatim dovršite segmentaciju slike.

1.1 Metoda na grafikonu

1.2 Metoda Ncut

1.3 Metoda Superpixel rešetke

Za neke od trenutnih algoritama segmentacije super piksela, defekt izvorne slike nedostaju važne topološke informacije, Moorer i sur. Predložili su superpartičnu rešetku bez nadzora algoritma segmentacije. Ova metoda opisuje pohlepni algoritam koji može održavati topologiju slike, iako je povećanje topološke informacije ograničenja, ali je u brzini zadržati ulaz i točnost performansi segmentacije Superpixel rešetke algoritam je dobra slika granične karte, traženje minimalne težine put kroz sliku, na granici minimalne cijene grafikon segmentacije slike s dva smjera u horizontalnom i okomitom traženju optimalnog puta, kontinuirano sliku s vertikalnog i vodoravnog smjera dviju točaka kako biste dobili konvencionalnu mrežu super piksela.


Na grafikonu,

(a) slika je segmentirana s lijeva na desno od vrha do dna, a svaka je staza podijeljena na dva dijela, a zatim se mogu dobiti četiri regije, a traženi put pretražuje se u unaprijed postavljenoj traci;

(b) povećava vodoravni i okomiti smjer puta, tako da je slika podijeljena u devet područja

1.png

Na strategiji traženja optimalnog puta, Moore i suradnici su usvojili dvije sheme: minimalnu metodu rezanja i dinamičku programersku metodu, prvo stvara proizvoljne topološke staze, a potonja ne proizvodi regresijske puteve, gdje optimalni put treba zadovoljiti tri uvjeta:

A) svaki vertikalni i vodoravni put prelazi samo jednom;

B) niti dvije vertikalne staze ne prelaze;

C) niti dva horizontalna staza nisu prekinuta.


Iako je superpixel rešetkasti algoritam postigao dobre rezultate segmentacije, njegova kvaliteta segmentacije i dalje ovisi o graničnoj mapi slike i implicitno propisuje da slika treba dva mehanizma podijeliti ravnomjerno: a) Jedinstvena distribucija slikovnih traka izravno utječe na jednoliku distribuciju b) Strategija najmanjeg troškovnog puta olakšava stvaranje relativno ravnih i kratkih putova na slici.Dakle, Moore i sur. Dodano je a priori informaciju algoritmu temeljenom na algoritmu u 2009. godini i predložila je superpixel particiju na temelju prirode scene priori. Model gustoće vjerojatnosti koristi se za opisivanje prostorne gustoće granice slike. Preporuča se algoritam prekomjernog segmentiranja kako bi se super-piksela gustoća približno jednako i prilagodila lokalnoj ciljnoj granici.

  

Nakon toga Moore i sur. Predložena metoda rešetke, to je vrsta nenamjenske segmentacije, koristeći alternativni optimalni izbor strategije, s jednim slikom naizmjenično u vodoravnom ili vertikalnom smjeru ažurirati granicu super piksela, uzimajući u obzir granicu slike i površinu super piksela konzistentnosti cjeline proces se može upotrijebiti za proizvodnju super piksela iz Sl. opisuje sliku 3,


(a) prvo, slika je podijeljena na ravnomjerno raspoređene hiper-piksele u mreži, a pikseli u istom pod pikselu imaju istu oznaku;


(b) (d) uspostaviti Markovov slučajni model polja, nadopunjavati kontinuiranu površinu piksela naizmjenično u horizontalnim i vertikalnim metodama, tj. promijeniti oznaku povezanih piksela;


(E) (f) ažurira okomito ili vodoravno. Pikselna oznaka određuje koji vertikalni ili vodoravni prsten piksela pripada.


Metoda rešetke je veća od postojećeg računalnog algoritma hiper-piksela, a njegova je izvedba usporediva s nekim algoritmima segmentacije mreže bez mrežnih ograničenja.

2.jpg

1.4 metoda utemeljena na brzini entropije