Сегментация полутоновых изображений

Целью сегментации изображения в «широком смысле» является разбиение изображения на семантические области, которые имеют строгую корреляцию с объектами или областями наблюдаемой трехмерной сцены. В более узком смысле под сегментацией полутонового изображения понимают задачу разбиения плоскости кадра на ряд связных непересекающихся областей, каждая из которых обладает некоторой внутренней однородностью того или иного вида (например, однородной яркостью пикселов).

Дадим формальное определение.

Пусть вся область кадра обозначается как R. Тогдасегментацией изображенияназывается процесс разбиенияRна такую совокупность связных областей {R_i},i=1..n, что для них выполняются следующие основные условия:

(а) R = U R_i, i = 1..n

(б) R_i ∩ R_j = , i ≠ j

(в) Pred(R_i) = TRUE, i=1..n

(г) Pred(R_i  R_j) = FALSE, i ≠ j (4.1.5)

где Pred(R) – булевский предикат однородности области в некотором заданном смысле.

Первое условие данного выражения утверждает, что области разбиения целиком покрывают кадр изображения. Второе условие описывает тот факт, что области разбиения попарно не пересекаются. Третье условие требует, чтобы каждая область разбиения была однородной областью изображения в заданном смысле (например, в смысле максимально допустимой разницы значений яркости составляющих ее пикселов). Наконец, четвертое условие требует, чтобы попарное объединение любых двух областей данного разбиения не удовлетворяло тому же условию однородности. В самом деле, если объединение областей также является однородной областью, то эти две области на самом деле являются единой областью, что и следует отразить в разбиении.

Рассмотрим теперь основные методы сегментации изображений, используемые в современном машинном зрении.