Сегментация как разбиение изображения на однородные области

Автоматические методы

Введение

Методы сегментации изображений: автоматическая сегментация

Авторы:

Александр Вежневец

Ольга Баринова

Сегментацией изображения называется разбиение изображения на непохожие по некоторому признаку области. Предполагается, что области соответствуют реальным объектам, или их частям, а границы областей соответствуют границам объектов. Сегментация играет важную роль в задачах обработки изображений и компьютерного зрения.

Методы сегментации можно разделить на два класса: автоматические – не требующие взаимодействия с пользователем и интерактивные – использующие пользовательский ввод непосредственно в процессе работы. В данной статье рассматриваются только автоматические методы.

Задачи автоматической сегментации делятся на два класса:

· выделение областей изображения с известными свойствами

· разбиение изображения на однородные области

Между этими двумя постановками задачи есть принципиальная разница. В первом случае задача сегментации состоит в поиске определенных областей, о которых имеется априорная информация (например, мы знаем цвет, форму областей, или интересующие нас области представляют собой изображения известного объекта). Методы этой группы узко специализированы для каждой конкретной задачи. Сегментация в такой постановке используется в основном в задачах машинного зрения (анализ сцен, поиск объектов на изображении).

Во втором случае никакая априорная информация о свойствах областей не используется, зато на само разбиение изображения накладываются некоторые условия (например, все области должны быть однородны по цвету и текстуре). Так как при такой постановке задачи сегментации не используется априорная информация об изображенных объектах, то методы этой группы универсальны и применимы к любым изображениям. В основном сегментация в этой постановке применяется на начальном этапе решения задачи, для того чтобы получить представление изображения в более удобном виде для дальнейшей работы.

Вначале рассмотрим постановку задачи сегментации, как разбиения изображения на однородные области. Такая постановка возникла раньше, чем задача выделения областей изображения с известными свойствами, и методы этой группы на данный момент хорошо разработаны.

Ясно, что задача разбиения изображения на однородные области поставлена некорректно. Внизу приведены четыре варианта сегментации одного и того же изображения из Berkeley Segmentation Dataset, выполненные разными людьми. Как видно, среди участников эксперимента нет единства в выборе разбиения изображения. Далеко не всегда для изображения есть единственно «правильная» сегментация, и далеко не всегда задача сегментации имеет единственное решение. По той же причине нет и объективного критерия оценки качества разбиения изображения.

Рис. 1. Варианты сегментации изображения

Дата добавления: 2014-01-04