Понятие сегментации

Одной из 1 задач (после фильтр шумов, кот необходима для всех типов изобр) в технологии обработки изобр док явл задача сегментации областей изображений на текст и графику или сегментация объектов изобр на отдельные классы.

Сегментация бинарных изображений: 1.Выделение текста и графики

Существуют 2 основных подхода:

А) нисходящий анализ – используется если известны какие то данные о структуре документа, среди нисходящих методов выделяют основные:

1) метод расширения

Алгоритм заменяет белые элементы изоб на черные, между двумя любыми черными элементами, если расстояния между ними меньше, чем некоторый порог. Другие белые элементы не меняются. Вначале к строкам, потом к столбцам. 2-результирующих изоб объединяются и там где был текст будет пятно.

2) метод выделения профилей

Основан на том что первоначальное изоб компоновалось виде прямоугольных блоков и поэтому при анализе можно с помощью рекурсии «разрезать» изоб на эти блоки; затем к выделенным блокам или профилям применяются специальные детекторы, анализирующие пики на гистограммах.

3) метод преобразования Хоха

Основан на ряде предположений о документе. Если это таблица, то сущ-ют линии определенного размера в определ взаиморасположении, если график - оси, если текст – столбцы разделены белыми, прямыми линиями.

В) восходящий анализ – выполняется последовательное уточнение исходного изоб: на нижнем уровне выделяют отдельные символы и разные большие значки. Затем они сливаются в слова, потом строки, параграфы.

2.Выделение линий и областей

Данная задача может быть эффективна решена с использованием морфологических операций - эрозии и расширения. При этом размер структурирующего элемента (маски) должен иметь такой размер, чтобы половина ширены = половине максимальной ширины линии +1.

При выделении дискретных объектов выполняется оконтуривание объекта, при этом сразу можно выделить линии. Затем на объектах выделяется средняя линия.

Сегментация полутоновых изображений:

Представляет собой разделение изоб на области по сходству св-в или признаков в пикселях или точках. Признаки делятся на:

Естественные (леса, поля, луга, озера, реки, дороги)

А. Яркость – состоит в пороговом огранич этих величин.При этом осн проблема: выбор порога.Метод отлич простотой,но низк точностью и помехоустойчивастью.

Б.Структура–до вып выделение контура/скелетизация.Получ контур/скелет разб на сегменты, представл собой отрезки и дуги.Анализ-углов,узлов. др. перегибы.

В. Текстура-на каж из. можно выдел обл им. схож текстуры.Автомат определ нет

2.Искуственные (гистограмма распределения яркости, спектр...)-метод основан на наращивании элементов,т.е первоначальное изоб разбив на фрагменты (однородные).Из них формир однородные области путем их скрещивания.