cv2011_14_segmentation
.pdfMST
•Minimum SpanningTree (MST) – минимальное порождающее дерево
•Дерево, которое содержит все вершины графа, сумма весов ребёр которого минимальна
Формализация
•Внутренняя разница:
•Разница между областями:
•Предикат присутствия границы между областями:
где MInt – минимальные колебания интенсивности по областям
и регуляризационный параметр
Алгоритм
•Схема «слияния регионов», но с учётом выбранных функций слияния:
•Сортируем все ребра по возрастанию веса
•Инициализируем сегментацию максимальным разбиением
•Проходим по списку всех ребер (i,j)
–Пусть Сi, Cj – компоненты, которым принадлежат вершины i,j
–Тогдаесли не выполняетсяD(Ci,Cj), тогда объединяем Ci и
Cj
•Доказывается, что алгоритм оптимален:
•сегментация не слишком точная (для всех пар областей выполняется предикат наличия границы)
•сегментация не слишком грубая (нет разбиения, которое было бы не слишком точным)
Результат
Сложность метода O(NlogN)
План лекции
•Края и области
•Характеристики пикселя
•Pb-детектор краёв
•Эвристические методы
•Разрастание регионов (Region growing)
•Разделения и слияния регионов (Split & Merge)
•Водораздел (Watershed)
•Методы на графах
•Нормализованные разрезы
•Метод Felzenszwalb & Huttenlocher
•Кластеризация
•K-средних
•Сдвиг среднего (Mean shift)
•Энергетические методы
•Snakes
•Методы уровня
•ТурбоПиксели (TurboPixels)
K-cредних
Исходное изображение |
Кластеры по яркости |
Кластеры по цвету |
• Можем использовать цвет (тогда, фактически, квантование по цвету), можно использовать и любые другие признаки
Cдвиг среднего (mean shift)
•Основная идея метода:
•Центры кластеров соответствуют пикам распределения данных
Плотность распределения |
Выборка |
Comaniciu, Dorin; Peter Meer (May 2002). "Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis". IEEE Transactions on Pattern Analysisand Machine Intelligence(IEEE) 24 (5): 603–619.
Метод сдвига среднего: общая идея
Область
рассмотрения
Центр масс
Вектор сдвига среднего
Цель : Найти области высокой концентрации точек
Метод сдвига среднего: общая идея
Область
рассмотрения
Центр масс
Вектор сдвига среднего
Цель : Найти области высокой концентрации точек
Метод сдвига среднего: общая идея
Область
рассмотрения
Центр масс
Вектор сдвига среднего
Цель : Найти области высокой концентрации точек