Abstract-Vi anser att problemet med att upptäcka objekt konturer i naturliga bilder. I många fall visar sig lokala luminansförändringar vara starkare i texturerade områden än på objektkonturer. Därför kan lokala kantdrag, som bara tittar på ett litet område i varje pixel, inte vara tillförlitliga indikatorer på förekomsten av en kontur, och vissa globala analyser behövs. Vi introducerar en ny morfologisk operatör, så kallad adaptiv pseudo-dilatation (APD), som använder kontextberoende strukturerande element för att identifiera lång curvilinear struktur i kantkartan. Vi visar att gruppering kant pixlar som de anslutna komponenterna i utdata från APD resulterar i ett bra avtal med gesalt lag om god fortsättning. Nytt med denna operatör är att dilatation är begränsad till Voronoi cellen av varje kant pixel. Ett effektivt genomförande av APD presenteras. Grupperingsalgoritmen är sedan inbäddad i en konturdetektor med flera dimensioner. Vid varje tröskelnivå tas små grupper av kanter bort, och konturer kompletteras med hjälp av en generaliserad rekonstruktion från markörer. Användningen av olika trösklar gör algoritmen mycket mindre känslig för värdena för indataparametrarna. Både kvalitativ och kvantitativ jämförelse med befintliga metoder bevisar överlägsenheten hos den föreslagna konturdetektorn när det gäller större mängd dämpad textur och effektivare detektering av konturer med låg kontrast.
En morfologisk operatör som kallas Adaptive Pseudo Dilatation (APD) introduceras i REF, som använder kontextberoende strukturerande element för att identifiera långa kurvilinjära strukturer.
Adaptive Pseudo Dilation for Gestalt Edge Grouping and Contour Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}