In Bezug auf das Projekt, an dem ich derzeit beteiligt bin, habe ich festgestellt, dass eine Sache, die helfen könnte, darin besteht, mein Image zu „segmentieren“. Zu diesem Zweck habe ich unten ein sehr einfaches Beispiel gezeigt.
Wie funktionieren Segmentierungsmethoden im Allgemeinen und welche Klasse von ihnen würde mir helfen, vom ersten Bild anzukommen:
... zum zweiten:
Bitte ignorieren Sie die Skalierung, die hier aufgetreten zu sein scheint, aber Sie bekommen die allgemeine Vorstellung.
Antworten:
Eine der einfachsten Methoden, die Sie verwenden können, ist
Programm "Region wächst". Hier beginnt der Algorithmus mit einem Startpunkt und registriert das von ihm umgebene Pixel so lange, wie der gesamte Bereich dieselbe Eigenschaft wie vor und nach dem Einschluss des Pixels hat. Dies wird mit einem einigermaßen guten Satz von Startpunkten rekursiv angewendet.
Diese Eigenschaft kann Farbvariationen, statistische Eigenschaften wie Mittelwert und Varianz der Intensität der Regionen oder Textur sein. Das Kriterium für die Segmentierung ist die Homogenität der Region.
Das gleiche Prinzip, aber eine alternative Implementierung, ist der Ansatz der Aufteilung und Zusammenführung von Regionen. Hier wird ein Bild zuerst in feste Teile unterteilt - beispielsweise 4 Teile - und die entsprechenden Bewertungen der obigen Eigenschaften werden berechnet. Jetzt wird jede Unterregion weiter aufgeteilt, und wir können überprüfen, ob sich eine Region signifikant von anderen unterscheidet oder gleich ist. Wenn die Homongenität der Unterteile im Wesentlichen gleich ist, wird sie wieder zusammengeführt. Wenn das Element jedoch unterschiedliche Eigenschaften aufweist, fällt es jetzt in verschiedene Regionen.
Lesen Sie dies für weitere Details: http://vplab.iitm.ac.in/courses/CV_DIP/PDF/lect-Segmen.pdf
quelle