Abstract-Connected filters är kantbevarande morfologiska operatörer, som förlitar sig på ett begrepp om konnektivitet. Detta är vanligtvis standard 4 och 8-anslutningen, som ofta är alltför stel eftersom den inte kan modellera generaliserade grupperingar såsom objektkluster eller partitioner. Inom den set-teoretiska ramen för konnektivitet modelleras dessa grupperingar av den mer allmänna andra generationens konnektivitet. I denna uppsats presenterar vi både en förlängning av denna teori, och ger en effektiv algoritm baserad på Max-Tree att beräkna attribut filter baserat på dessa anslutningar. Vi undersöker först nackdelarna med det befintliga ramverket som separerar klusterering och partitionering och är direkt beroende av egenskaperna hos en förvald operatör. Vi föreslår sedan en ny typ av andra generationens konnektivitet som kallas maskbaserad konnektivitet, vilket eliminerar alla tidigare beroenden och utökar det sätt på vilket bilddomänen kan anslutas. En tidigare utvecklad Dual-Input Max-Tree algoritm för områdesöppningar är anpassad för den bredare klassen av attributfilter på bilder som kännetecknas av andra generationens anslutning. CPU-tider för den nya algoritmen är jämförbara med den ursprungliga algoritmen, vanligtvis avviker mindre än 10 procent åt båda hållen.
Författarna till REF utvecklade en metod för att utföra egenskapsfiltrering över Max-Tree med hjälp av en speciell andra generationens anslutning som kallas maskbaserad andra generationens anslutning.
Mask-Based Second-Generation Connectivity and Attribute Filters
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}