cv2011_14_segmentation
.pdfНемного деталей
•Моделируем кривой С, двигающейся со скоростью S вдоль
нормали N
•Неявное представление кривой:
•Эволюция:
Где Si – скорость по изображению, Sb – скорость по границам
Алгоритм
Результаты
Сравнение
Сравнение качества
TurboPixel |
NCuts |
Local |
Mean-shift |
Watershed |
|
variation |
|||||
|
|
|
|
Pb-детектор
Представление изображения
Резюме лекции
•Задача сегментации – «разбора изображения» в общем случае является целью распознавания изображений
•Сегментация изображения на области по набору признаков – эффективная предобработка для решения других основных задач
•Понижение размерности задач (работа с областями, а не с отдельными пикселями)
•Хорошая сегментация должна учитывать несколько
признаков в совокупности
•Текстуру области можно описать гистограмой текстонов
•Чаще всего используются в зависимости от задачи:
•Методы на графах
•Cдвиг среднего и производные
•Level sets
•Turbopixels