Transcript 下載/瀏覽

Automatic Image
Segmentation by Dynamic
Region Merging
學生:MA0G0219 陳雅琪
日期:2012/05/08
1
作者:B. Peng, L. Zhang, Member, IEEE, and D. Zhang,
Fellow, IEEE
出處:IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING,
VOL. 20, NO. 12, DECEMBER 2011
Outline
一.簡介
二.區域合併
三.測試一致性的線索
四.動態的區域合併
五.加速近似鄰接圖運算法則
六.實驗結果
七.結論
2
簡介

計算視覺和影像處理的過程，稱為目標識別，目標
追蹤，應用於內容的影像檢索和醫學影像處理。

影像分割的目標是分割給定的影像數量，有連貫的
特徵（顏色，紋理 )，並做分組與分析。
3
區域合併(1/2)
圖1 : 區域劃分和一致性鄰接點的圖
4
區域合併(2/2)
圖2 : 粗線條表示邊的權重，一組最相似的區域是連接由一個
邊緣的最小權重。
5
測試一致性的線索(1/3)

獲得在區域合併的同質區域，由以上方程式可檢查
區域的一致性。

區域信息通常是從觀測數據得到線索。
6
測試一致性的線索(2/3)


由瓦爾德提出的SPRT顯示，有效整合統計和普通的
程序
SPRT即是純粹的連續種類，繼續採樣上一個隨機變
量，引導推論出有關參數𝜃
7
測試一致性的線索(3/3)
利用高斯分佈模型
假設測試每一個是獨立的，可依構成的可能性比例計
算總和
8
動態的區域合併(1/3)

一個動態區域合併過程中，以減少目標函數是區域
合併演算法。

目的是將每個地區分配標籤，如該地區屬於同一個
對象具有相同的標籤。
9
動態的區域合併(2/3)
最低之估計，區域從𝑅𝑖 開始，在 標籤的定義為
最小路徑的總和
10
動態的區域合併(3/3)
11
加速近似鄰接圖運算法則(1/2)
應用對稱相異功能 S 來衡量邊權重，定義為定向的邊
緣
12
加速近似鄰接圖運算法則(2/2)
近似鄰接的圖具有以下特性
1）在近似鄰接的圖上，沿任何定向邊緣，權重都非遞
增。
2）一個週期的最大長度為兩個。
3）在近似鄰接的圖上包含至少一個週期。
4）最大循環數
13
實驗結果(1/4)
使用分水嶺算法獲得初始分割
14
實驗結果(2/4)
顯示不同標準的
15
實驗結果(3/4)

實行加速動態區域合併
16
實驗結果(4/4)
17
結論

區域合併的顯示區域兩個鄰國之間的區域，SPRT的
最大似然準則。

加速算法應用散布的數據結構的鄰近區域圖和近似
鄰接圖，有效率顯示影像的實驗結果。
18