38
правок
Изменения
Нет описания правки
'''Сегментация изображения ''' - это задача поиска групп пикселей, которые «идут вместе». В статистике эта проблема известна как кластерный анализ и является широко изученной областью с сотнями различных алгоритмов. В компьютерном зрении сегментация изображения является одной из старейших и широко изучаемых проблем.
В более ранних техниках используется ''расщепление'' и ''слияние'' регионов, что соответствует ''разделительным'' и ''агломерационным'' алгоритмам в литературе по кластеризации. Современные алгоритмы чаще оптимизируют некоторые глобальные критерии, такие как внутрирегиональная согласованность и межрегиональные длины границ.
== Графо-ориентированная сегментация ==
(англ. Graph-based segmentation)
Это алгоритм объединения, который использует относительные различия между регионами, чтобы определить, какие из них следует объединить. Кроме того, он доказуемо оптимизирует глобальную метрику группировки. Введем ''меру отличия'' одного пикселя от другого <tex>w(e)</tex>, которая будет показывать, например, разницу цветовой интенсивности между восьмью соседями.
== Метод нормализованных срезов ==
(англ. Normalized cuts)
Mетод нормализованных срезов, исследует сходство между соседними пикселями и пытается разделить их на группы, которые в свою очередь связаны слабо.
Рассмотрим простой пример.
