Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

Разделение изображений на области локальных экстремумов с монотонным изменением яркости пикселей

https://doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-4-61-69

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается задача сегментации полутоновых изображений, при которой выделяются области локальных максимумов и минимумов (экстремумов) с монотонным изменением яркости пикселей от локальных экстремумов к границам областей. Для решения данной задачи предложена математическая модель и разработан алгоритм сегментации на основе встречного волнового выращивания областей локальных экстремумов. Разработанный алгоритм отличается от известных алгоритмов сегментации использованием множества порогов яркости (по числу областей), изменяющихся на единицу в каждом цикле, начиная от значений локальных экстремумов, с учетом увеличения или уменьшения яркости для выбора смежных пикселей, присоединяемых к областям, образованным от этих локальных экстремумов. Алгоритм обеспечивает большее отклонение яркостей пикселей от среднего значения в пределах области по сравнению с известными алгоритмами сегментации. Это не позволяет оценивать его эффективность с помощью известных показателей, основанных на дисперсии яркости в пределах области. В этой связи предложены оценки монотонности изменения яркости областей на основе кратчайших расстояний от каждого пикселя области до соответствующего локального экстремума по маршрутам, определяемым максимальным увеличением (для области локального максимума) или уменьшением (для области локального минимума) яркости пикселей, и учета количества пикселей, прерывающих монотонность изменения яркости сегмента. С помощью данных оценок показано, что предложенный алгоритм обеспечивает сегментацию искусственных и естественных полутоновых изображений с монотонным изменением яркости пикселей в областях локальных экстремумов. Данные свойства позволяют рассматривать разработанный алгоритм в качестве основы для выделения на изображениях текселей, пятен, малоконтрастных объектов.

Об авторах

А. Т. Нгуен
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

аспирант кафедры инфокоммуникационных технологий

г. Минск



В. Ю. Цветков
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

Цветков Виктор Юрьевич, д.т.н., доцент, заведующий кафедрой инфокоммуникационных технологий

220013, Республика Беларусь, г. Минск, ул. П. Бровки, 6
тел. +375-017-293-84-08



Список литературы

1. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 1979;9:62-66. DOI:10.1109/TSMC.1979.4310076.

2. Haralick R.M., Shapiro L.G. Image segmentation techniques. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1985;29(1):100-132.

3. Horowitz S.L., Pavilidis T. Picture segmentation by a tree traversal algorithm. Journal of the ACM. 1976;23(2):368-388. DOI: 10.1145/321941.321956.

4. Meyer F. Topographic distance and watershed lines. Signal Processing. 1994;38(1):113-125. DOI: 10.1016/0165-1684(94)90060-4.

5. Adams R., Bischof L. Seeded region growing. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1994;16(6):641-647.

6. Fan M., Lee T.C.M. Variants of seeded region growing. Image Processing IET. 2015;9(6):478-485.

7. Fan J., Zeng G., Body M., Hacid M.S. Seeded region growing: an extensive and comparative study. Pattern Recognition Letters. 2005;26(8):1139-1156.

8. Porikli F.M. Automatic image segmentation by Wave Propagation. International Society for Optics and Photonics. 2004;5298:536-543.

9. Zhang H., Fritts J.E., Goldman S.A. Image segmentation evaluation: A survey of unsupervised methods. Computer Vision and Image Understanding. 2008;110(2):260-280.

10. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image Qualifty Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing. 2004;13(4):600-612.

11. Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark. Mode of access: https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/BSDS300/html/dataset/images.html – Date of access: 07.10.2020.


Для цитирования:


Нгуен А.Т., Цветков В.Ю. Разделение изображений на области локальных экстремумов с монотонным изменением яркости пикселей. Доклады БГУИР. 2021;19(4):61-69. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-4-61-69

For citation:


Nguyen A.T., Tsviatkou V.Yu. Division of images into areas of local extrema with a monotonic change in pixel brightness. Doklady BGUIR. 2021;19(4):61-69. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-4-61-69

Просмотров: 58


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)