Minimum kapsayan ağaç tabanlı bölümleme - Minimum spanning tree-based segmentation

Resim parçalama bir dijital görüntüyü benzer özelliklere sahip piksel bölgelerine bölmeye çalışır, örn. homojenlik.[1] Daha yüksek seviyeli bölge gösterimi, nesneleri sayma veya değişiklikleri algılama gibi görüntü analizi görevlerini basitleştirir, çünkü bölge özellikleri (örn. Ortalama yoğunluk veya şekil[2]) ham piksellere göre daha kolay karşılaştırılabilir.

Grafik tabanlı yöntemler için motivasyon

Büyük görüntülerin segmentasyonunu hızlandırmak için çalışma birkaç CPU'lar. Bunu başarmanın bir yolu, görüntüleri bağımsız olarak işlenen döşemelere bölmeyi içerir. Ancak, parçalar bölümleme algoritmasının minimum boyut gereksinimlerini karşılamıyorsa, bir döşeme sınırını aşan bölgeler bölünebilir veya kaybolabilir. Önemsiz bir geçici çözüm, üst üste binen döşemeleri içerir, yani her işlemcinin kendi döşemesinin kenarlığı çevresinde ek pikseller düşünmesine izin verir. Maalesef bu, bir döşeme sınırının her iki tarafındaki işlemciler gereksiz çalışma yaptığından, hesaplama yükünü artırır. Ayrıca, yalnızca karonun üst üste binmesinden daha küçük nesnelerin korunması garanti edilir; bu, hava görüntülerinde nehirler gibi uzun nesnelerin hala bölünme olasılığının olduğu anlamına gelir. Bazı durumlarda, bağımsız döşemelerin sonuçları, gerçek sonuçlara yaklaşmak için birleştirilebilir.[3]Grafiğe dayalı bölümleme yöntemleri biçiminde bir alternatif mevcuttur. Grafiklere özgü bağlantı bilgileri, orijinal görüntünün parçaları üzerinde bağımsız çalışma yapılmasına ve bunların yeniden bağlanmasına, sanki işlemin küresel olarak gerçekleşmiş gibi kesin bir sonuç vermesine olanak tanır.

Görüntülerden grafiklere

Olasılığı dikiş birlikte bağımsız alt görüntüler, bağlantı bilgilerinin piksellere eklenmesini motive eder. Bu, düğümleri piksel olan ve kenarları pikseller arasındaki bağlantıları temsil eden bir grafik olarak görüntülenebilir. Bunun basit ve nispeten az yer kaplayan bir çeşidi, ızgara grafiği, böylece her piksel, dört köşedeki komşularına bağlanır. ana yönler. Piksel komşuluk ilişkisi simetrik olduğundan, ortaya çıkan grafik yönsüz ve kenarlarının yalnızca yarısının (örneğin her pikselin doğu ve güney komşusu) depolanması gerekir. Son adım, orijinal görüntüye artık ihtiyaç kalmaması için kenar ağırlıklarında piksel benzerliği bilgilerinin kodlanmasını gerektirir. En basit durumda, kenar ağırlıkları piksel yoğunluklarının farkı olarak hesaplanır.

Minimum genişleyen ağaç segmentasyon algoritmaları

Bir az yer kaplayan ağaç (MST) minimum ağırlıktır, döngü -Bir grafiğin kenarlarının ücretsiz alt kümesi, böylece tüm düğümler bağlanır. 2004 yılında Felzenszwalb bir segmentasyon yöntemi geliştirdi[4] dayalı Kruskal'ın MST algoritması. Kenarlar artan ağırlık sırasına göre dikkate alınır; bu grafikte bir döngüye neden olmazsa ve pikseller mevcut bölgelerin piksellerine "benzer" ise uç nokta pikselleri bir bölgede birleştirilir. Döngülerin algılanması, neredeyse sabit bir zamanda, bir ayrık kümeli veri yapısı.[5] Piksel benzerliği, ağırlığı segment başına bir eşikle karşılaştıran bir buluşsal yöntemle değerlendirilir. Algoritma, birden fazla ayrık MST, yani bir orman; her ağaç bir segmente karşılık gelir. Algoritmanın karmaşıklığı yarı doğrusaldır çünkü kenarları sıralamak doğrusal zamanda mümkündür. sayma sıralaması.

2009'da Wassenberg ve ark. bir algoritma geliştirdi[6] Birden çok bağımsız Minimum Yayılma Ormanını hesaplayan ve ardından bunları birbirine bağlayan. Bu, nesneleri döşeme kenarlarında bölmeden paralel işlemeyi mümkün kılar. Sabit ağırlık eşiği yerine, bir başlangıç bağlantılı bileşen etiketleme eşikte hem aşırı hem de alt segmentasyonu azaltabilen bir alt sınırı tahmin etmek için kullanılır. Ölçümler, uygulamanın Felzenszwalb'in sıralı algoritmasının bir büyüklük sırasına göre daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.

2017'de Sağlam ve Baykan, Prim'in minimum yayılma ağacının sıralı temsilini kullandı ve görüntü bölümleme için yeni bir kesme kriteri önerdi.[7] MST'yi, Fibonacci Heap veri yapısını kullanarak Prim'in MST algoritmasıyla oluştururlar. Yöntem, hızlı yürütme süresinde test görüntüleri üzerinde önemli bir başarı elde eder.

Referanslar

  1. ^ R. Haralick, L. Shapiro: Görüntü Segmentasyon Teknikleri. CVGIP 29 (Ocak 1985)
  2. ^ J. Iivarinen, M. Peura, J. Sarela, A. Visa: Düzensiz nesneler için birleştirilmiş şekil tanımlayıcılarının karşılaştırılması. İçinde: BMVC (1997) s. 430–439
  3. ^ M.-H. Chen, T. Pavlidis: Paralel mimaride segmentasyon için görüntü birleştirme. PAMI Cilt. 12 (6), Haziran 1990, s. 588–594
  4. ^ P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher: Verimli Grafik Tabanlı Görüntü Segmentasyonu. IJCV 59 (2) (Eylül 2004)
  5. ^ G. Harfst, E. Reingold: Union-Find Veri Yapısının Potansiyel Bazlı Amortize Edilmiş Analizi. SIGACT 31 (Eylül 2000) s. 86–95
  6. ^ J. Wassenberg, W. Middelmann, P. Sanders: Grafik Tabanlı Görüntü Segmentasyonu için Etkin Bir Paralel Algoritma. In: Görüntülerin ve Kalıpların Bilgisayar Analizi, LNCS Cilt. 5702 (Eylül 2009) s. 1003–1010
  7. ^ A. Sağlam, N.A. Baykan: Minimum genişleyen ağaç temsiline dayalı sıralı görüntü bölümleme. Örüntü Tanıma Mektupları 87 (2017), s. 155-162

Dış bağlantılar