мі точок регіонів, утвориться багато дрібних регіонів.
1.3 Порогова сегментація
Порогова обробка, ймовірно, найпростіший метод сегментації, що привертає до нього велику увагу фахівців. Метод орієнтований на обробку зображень, окремі однорідні ділянки яких розрізняються середньою яскравістю. Найпростішим і разом з тим часто застосовуваним видом сегментації є бінарна сегментація, коли є тільки два типи однорідних ділянок. При цьому перетворення кожної точки вихідного зображення x (i 1, i 2) в вихідна y (i 1, i 2) виконується за правилом (1.1).
(1.1.)
Де x0 - єдиний параметр обробки, званий порогом. Рівні вихідної яскравості y0 і y1, можуть бути довільними, вони лише виконують функції міток, за допомогою яких здійснюється розмітка одержуваної карти - віднесення її точок до класів H0 або H1 відповідно. Якщо утворений препарат готується для візуального сприйняття, то часто їх значення відповідають рівням чорного і білого. Якщо існує більше двох класів, то при порогової обробці має бути задане сімейство порогів, що відокремлюють яскравості різних класів один від одного.
Таким чином, метод порогової обробки досить простий орієнтований на обробку зображень, окремі однорідні ділянки яких розрізняються середньою яскравістю.
1.4 Метод вирощування регіонів
Методи вирощування регіонів засновані на наступній ідеї. Спочатку по деякому правилу вибираються центри регіонів, до яких поетапно приєднуються сусідні точки, що задовольняють деякому критерію. Процес вирощування регіонів зупиняється, коли жодна точка зображення не може бути приєднана ні до одного регіону.
У якості вхідних даних цей метод приймає зображень і набір насіння. Насіння відзначають об'єкти, які потрібно виділити. Області поступово розростаються, порівнюючи всі незайняті сусідні пікселі з областю. Різниця d між яскравістю пікселя і середньою яскравістю області використовується як міра схожості. Піксель з найменшою такий різницею додається у відповідну область. Процес триває, поки всі пікселі не буде додано в один з регіонів.
Метод розростання областей з насіння вимагає додаткового введення. Результат сегментації залежить від вибору насіння. Шум на зображенні може викликати те, що насіння погано розміщені. Метод розростання областей без використання насіння - це змінений алгоритм, який не вимагає явних насіння. Він починає з однієї області A 1 - піксель, обраний тут незначно впливає на кінцеву сегментацію. На кожній ітерації він розглядає сусідні пікселі так само, як метод розростання областей з використанням насіння. Але він відрізняється тим, що якщо мінімальна d менше, ніж заданий поріг T, то він додається у відповідну область A j. В іншому випадку піксель вважається сильно відрізняється від всіх поточних областей A i і створюється нова область A {n + 1}, що містить цей піксель.
Таким чином, методи засновані на розростанні областей враховують просторове розташування точок безпосередньо і при неправильному виборі точок виробляє зашумление зображення.
. 5 Інтерактивна сегментація. Чарівна паличка
Останнім часом стало ясно, що сучасні автоматичні алгоритми не здатні вирішувати довільні задачі сегментації з гарантованим результатом. Більш того, по всій видимості, найближчим часом такі алгоритми чи не з'являться. Тому все більша і більша увага стала приділятися інтерактивної сегментації зображень.
В інтерактивній сегментації зображень зазвичай розглядається задача розбиття тільки на 2 області - об'єкт і фон (розбиття на більше число областей виходить багаторазовим розбиттям на 2 області).
Волшебная палочка є, напевно, найвідомішим і, можливо, найпростішим алгоритмом інтерактивної сегментації зображень. Вона вбудована практично в кожен сучасний графічний редактор.
Користувач вказує піксель об'єкта і задає поріг. Алгоритм відносить до об'єкта область, що включає заданий піксель, і кольори всіх пікселів якої відрізняються від кольору заданого пікселя максимум, ніж на даний поріг. За вказівкою користувача можна виділити тільки зв'язну підобласть, що включає заданий піксель.
Очевидно, що даний алгоритм працює тільки у випадках, коли колірне розподіл фону та об'єкта не перетинаються.
У реальності для сегментації складних об'єктів користувачеві доводиться вибрати маленький поріг, і по черзі вказувати алгоритмом безліч пікселів об'єкта, додаючи при цьому маленькі шматочки до поточної масці об'єкта.
Таким чином, алгоритм «Чарівна паличка» дозволяє виробляти виділення окремих сегментів зображення за умови що правильно обраний поріг, і кольору фону і виділяється фрагме...
