Сегментация полут изоб. Естеств и искус признаки.

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

1.Естественные - устанавливаются простым (визуальным) анализом изобр-ия (леса, поля, луга, озера, реки, дороги)

А. Яркость – простой способ сегментации по яркости или цвету состоит в пороговом ограничении этих величин. При этом основная проблема: выбор порога, так как ошибки в его назначении приводят к искажению границ областей. Метод отличается простотой, но низкой точностью и помехоустойчивастью. Лучшие результаты дают методы выделения областей путем их наращивания, согласно которым изображение последовательно разбивается на фрагменты (с одновременной проверкой на однородность) до тех пор, пока каждый из них не будет удовлетворять заданному критерию однородности. Затем из таких фрагментов формируются однородные области путем их сращивания.

Б.Структура–для того, чтобы анализировать структуру из-я должны быть выполнены операции выделение контура и/или скелетизация. Полученный контур/скелет разбивают на сегменты, представляющие собой отрезки и дуги. Затем эти сегменты анализируются с точки зрения понятия угловые, узловые и др. перегибы. К другим операциям сегментации изобр относятся выделение контура, остова и анализ его формы. При анализе формы областей изображения применяют различные метрические, топологические и аналитические характеристики: расстояние, площадь, периметр, число Эйлера, функции кривизны, и их производные (отношение площади к квадрату периметра, ширины к длине и т.д.)

В. Текстура- практически на каждом из-и можно выделить области имеющие схожие текстуры, тем не менее настоящего формального подхода к описанию текстуры и строгого ее определения не существует.

По своим качественным признакам все текстурные изображения условно делятся на три группы: естественные, стохастические и структурные текстуры (СТ). Основная масса работ, связанных с текстурными изображениями, посвящена первым двум группам. Причем при распознавании естественных текстур на снимках чаще используют статистические методы, а текстуры описывают как стохастические. Изображения третьей группы отличаются от других некоторой повторяющейся структурой; примером могут служить изображения шахматной доски и кафельного пола. Считается, что данная группа текстур - наиболее легкая для анализа и, видимо, по этой причине очень немногие работы посвящены данным вопросам.

2.Искуственные – устанавливаются в результате специальной обработки и различных измерений (гистограмма распределения яркости, спектр...).