Vi föreslår en ny algoritm för att partitionera en bild med lågt fältdjup (DOF) till fokuserat objekt-av-intresse (OOI) och defokuserad bakgrund. Den föreslagna algoritmen utvecklas i tre steg. I det första steget omvandlar vi låg-DOF-bilden till ett lämpligt funktionsutrymme, där den rumsliga fördelningen av högfrekventa komponenter representeras. Detta utförs genom att beräkna högre orderstatistik (HOS) för alla pixlar i låg-DOF-bilden. Därefter, den erhållna funktionen utrymme, som kallas HOS karta i detta papper, förenklas genom att ta bort små mörka hål och ljusa fläckar med hjälp av ett morfologiskt filter genom rekonstruktion. Slutligen utvinns OOI genom att regionen sammanställs på den förenklade bilden och genom tröskelering. Till skillnad från tidigare metoder som enbart bygger på skarpa detaljer i OOI kompletterar den föreslagna algoritmen begränsningen av dem med hjälp av morfologiska filter, vilket också möjliggör perfekt bevarande av konturinformationen. Jämfört med de tidigare metoderna ger den föreslagna metoden mer exakta segmenteringsresultat som stöder snabbare bearbetning. Index Terms-Image segmentering, lågt fältdjup (DOF), morfologiskt filter, objekt av intresse (OOI).
I detta dokument inspirerades vi av den algoritm som föreslås i REF som använder morfologisk filtrering för segmenteringen.
Segmenting a low-depth-of-field image using morphological filters and region merging
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}