Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: spatial uniformity regions

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Multilevel Thresholding Method Based on Analysis of Image Slices

Mosorov V.

Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

2002

T. 14, z. 3

177-188

: A new method for the image segmentation by thresholding is described. The method provides the automatic segmenting of an unknown number and unknown location of object in an image and based on analysis both local properties of neighboring pixels and global image features. To allow for automated segmentation, there have been formed the slices at different values of the threshold level, which contain spatial uniformity regions. Then image segmentation is considered, as a problem of selection of slice, which should comprise regions with features satisfying the requirement desired. The selection is based on the proposed minima criterion including a volumetric analysis of neighboring slices. An important feature of the method is that it reflects object shapes devoid of noise, and does not use heuristic parameters such as an edge value. The method has developed the algorithms of multilevel image segmentation. The results, which are obtained by method, are presented on several examples of greyscale images containing the objects with different brightness.

Przedstawiono nową metodę segmentacji obrazów przez progowanie. Metoda umożliwia automatyczne segmentowanie nieznanej liczby i nieznanego położenia obiektów w obrazie i opiera się na analizie zarówno lokalnych własności sąsiadujących pikseli, jak i globalnych cech obrazu. Dla potrzeb automatycznej segmentacji tworzy się warstwy w różnych wartościach poziomu progu, które zawierają przestrzenne jednolite obszary. Następnie segmentacja obrazu sprowadzana jest do problemu wyboru warstwy, która zawiera obszary z cechami spełniające oczekiwane wymagania. Wybór dokonywany jest zgodnie z podanym kryterium minimalizacji zawierającym wolumetryczną analizę sąsiedztwa warstw. Istotną zaletą metody jest to, że ujmuje kształty obiektów pozbawione zakłóceń oraz nie korzysta z heurystycznych parametrów. Wyniki uzyskane z zastosowania metody przedstawiono na przykładzie kilku szarych obrazów zawierających obiekty o różnej jasności.