Abstract-This paper introducerar en ny kant-gruppering metod för att upptäcka perceptuellt framträdande strukturer i bullriga bilder. Särskilt definierar vi en ny gruppering kostnadsfunktion i ett förhållande form, där täljaren mäter gräns närheten av den resulterande strukturen och nämnaren mäter arean av den resulterande strukturen. Denna områdesterm innebär att man föredrar att upptäcka större strukturer och gör därför den resulterande kantgrupperingen mer robust mot bildbuller. För att hitta den optimala kantgrupperingen med den minsta grupperingskostnaden utvecklar vi en speciell grafmodell med två olika typer av kanter och minskar sedan grupperingsproblemet till att hitta en speciell typ av cykel i denna graf med en minsta kostnad i förhållande form. Detta optimala cykelfinnande problem kan lösas i polynom tid med en tidigare utvecklad grafalgoritm. Vi implementerar denna edge-grouping metod, testar den på både syntetiska data och verkliga bilder, och jämför dess prestanda mot flera tillgängliga edge-grouping och edge-linking metoder. Dessutom diskuterar vi flera utvidgningar av den föreslagna metoden, bland annat införlivandet av de välkända grupperingssignalerna om kontinuitet och intensitetsjämlikhet, införandet av en faktor som balanserar bidragen från gräns- och regioninformationen och förebyggandet av att upptäcka självskärande gränser.
REF gav en gruppering kostnadsfunktion i ett förhållande form, där täljaren mäter gräns närheten av den resulterande strukturen och nämnaren mäter området.
Edge Grouping Combining Boundary and Region Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}