1.2.2. Сегментация спектрозональных изображений

Сегментация изображений является одним из этапов в задаче обнаружения образа (сцены).

Сегментация подразумевает под собой группирование различных участков или фрагментов изображения в единую область или же разделение большого участка изображения на области, принадлежащие разным образам (сценам).

- яркость;

- цвет;

- движение;

- текстура и другие.

К задаче сегментации изображений применяются определенные требования:

- работа в режиме реального времени;

- низкая вероятность ошибок;

- устойчивая работа в сложных условиях и другие.

Рассмотрим основные методы сегментации изображений [68-70].

Метод сегментации на основе бинаризации

Данный метод заключается в сведении изображения к бинарному с использованием яркостной характеристики пикселей и дальнейшей их обработки при помощи алгоритмов выделения однородных областей.

Алгоритмы основаны на принципе кластеризации. Наиболее распространенный алгоритм данной группы методов - это алгоритм ^-средних.

Метод на основе поиска границ регионов

При использовании данного метода сегментации находятся границы образов (сцен), а затем и сами образы (сцены), исходя из их найденных границ. Обычно для выделения границ используется высокочастотный фильтр, а выделение образов (сцен) на бинарном изображении происходит при помощи алгоритма последовательного сканирования.

Метод теории графов

Данный метод заключается в том, что изображение представляется в виде взвешенного графа с вершинами в точках изображения. Разбиение изображения производится разрезами графа. Задача разбиения изображения на однородные области сводится к оптимизационной задаче поиска разреза минимальной стоимости на графе.

Метод на основе на поиске образов (сцен)

Данный метод помогает найти образы (сцены), объединяя соседние пиксели в области по схожести определенных параметров, таких как цвет, размер или яркость.

При использовании данного метода строится вероятностная модель характеристик пикселей, определяющих класс, соответствующий некоторому образу (сцене), после чего происходит сравнение параметров пикселей с применением порога.

Метод, использующий Марковское случайное поле

Метод, использующий Марковское случайное поле, основан на том, что цвет каждой точки изображения зависит от цветов некоторого множества соседних точек. Использование данного метода позволяет учитывать различия в текстуре.

Метод, использующий признак движения

Использование данного метода сегментации заключается в оценке вектора движения. Основой определения векторов движения является уравнение оптического потока.

Анализ методов сегментации показал, что у каждого метода существуют свои недостатки. В связи с этим задача выбора того или иного метода решается, исходя из поставленной технической задачи.

Важно также учитывать тот факт, что свойства образов (сцен) в процессе обработки и анализа могут измениться.

В случае, когда на обрабатываемом изображении находится большое количество образов (сцен) со схожими признаками, провести процедуру сегментации становится затруднительно.

1.2.3.