Visionsystem försöker återfinna användbar information om den tredimensionella världen från enorma bilduppsättningar av förnämda värden. Eftersom det är svårt att direkt tolka stora mängder rådata med dator, är det ofta praktiskt att dela (segment) bildmatriser till låg nivå enheter (grupper av pixlar med liknande egenskaper) som kan jämföras med högre nivå enheter som härrör från representationer av kunskap i världen. För att lösa segmenteringsproblemet krävs en mekanism för att dela upp bildmatrisen i enheter på låg nivå baserat på en modell av den underliggande bildstrukturen. Med hjälp av en bitvis slät yta modell för bilddata som har ytsammanhållning egenskaper, har vi utvecklat en algoritm som samtidigt segmenterar en stor klass av bilder till regioner av godtycklig form och approximerar bilddata med bivariata funktioner så att det är möjligt att beräkna en komplett, ljudlös bildrekonstruktion baserat på extraherade funktioner och regioner. Ytkurva teckenmärkning ger en initial grov bild segmentering, som förfinas av en iterativ region odlingsmetod baserad på variabel ordning yta montering. Experimentella resultat visar algoritmens prestanda på sex intervallbilder och tre intensitetsbilder. Index termer--Bild segmentering, avstånd bilder, yta montering. I. INTR~DUCTI~N C OMPUTER vision system försöker återvinna användbar information om den tredimensionella (3-D) världen från enorma bildmatriser av sensed värden. Eftersom det är svårt att direkt tolka stora mängder rådata via datorn, är det ofta praktiskt att dela (segment) bildmatriser i enheter på låg nivå (grupper av pixlar med särskilda egenskaper) som kan jämföras med enheter på högre nivå som härrör från representationer av kunskap i världen. För att lösa segmenteringsproblemet krävs en mekanism för att dela upp bildmatrisen i användbara enheter baserat på en modell av den underliggande bildstrukturen. I de mest lätttolkbara bilderna är nästan alla pixelvärden statistiskt och geometriskt korrelerade med angränsande pixelvärden. Denna pixel-till-pixel korrelation, eller rumslig sammanhållning, i bilder uppstår från den rumsliga samstämmigheten av de fysiska ytor som avbildas. I avståndsbilder, där varje känt värde mäter avståndet till fysiska ytor från en känd referensyta, uppvisar pixelvärdena tillsammans samma rumsliga coher-ence egenskaper som de faktiska fysiska ytor de representerar. Detta har motiverat oss att undersöka möjligheterna med en ytbaserad bildsegmenteringsalgoritm som använder datans rumsliga sammanhang (ytkonsekvens) för att organisera bildpunkter i meningsfulla grupper för senare visuella processer. Många datorseendealgoritmer bygger på oflexibla, onödigt begränsande antaganden om världen och den underliggande strukturen hos de avkännbara bilddata. Följande antaganden är vanliga: 1) alla fysiska objekt av intresse är polyhedral, fyrkantig, svept (som i generaliserade cylindrar), konvexa, eller kombinationer av dessa; 2) alla fysiska ytor är plana, fyrkantiga, svepta eller konvexa; 3) alla bildområden är rektangulära eller regelbundet formade och är ungefär konstanta i ljusstyrka; och 4) alla bildkanter är linjära eller cirkulära. Den omfattande forskningen baserad på dessa antaganden löser många viktiga tillämpningsproblem, men dessa antaganden är mycket begränsade när man analyserar scener som innehåller verkliga objekt med fri form, skulpterade ytor. Därför har vi utvecklat en bildsegmenteringsalgoritm baserad endast på antagandet att bilddata uppvisar SUTface enhetlighet i den meningen att bilddata kan tolkas som bullriga prover av en bitvis-smooth ytfunktion. En preliminär gruppering av pixlar baseras på tecknet på medelvärde och Gaussian yta krökning. Denna initiala, grova segmentering förfinas av en iterativ region växande förfarande baserat på variabel-order bivariat ytmontering. Ordningen av ytformshypoteserna kontrolleras automatiskt genom att pricka ytor till bilddata och testa sur-ucejts genom 1) kontrollera den rumsliga fördelningen av tecknen på kvarstående monteringsfel (regionerna provning) och 2) jämföra den genomsnittliga kvadrat restfel av passformen med en tröskel proportionell mot en uppskattning av bildens bullervarians. I denna iterativa process är bilder inte bara segmenterade i regioner av godtycklig form, men bilddata i dessa regioner är också approximerad med flexibla bivariata funktioner så att det är möjligt att beräkna en fullständig, ljudlös bildrekonstruktion baserad på de extraherade funktioner och regioner. Vi tror att en explicit bildbeskrivning baserad på flexibelt formade approximerande funktioner definierade över godtyckliga anslutna bildregioner kan vara användbar i många datorseende applikationer, men kommer att vara kritiskt viktig för objektrekonstruktion och objektigenkänning algoritmer baserade på område bildsensorer när objektvolymer begränsas av fri form, släta ytor. Även om denna segmenteringsalgoritm kan vara mest användbar för avståndsbilder, kan den segmentera alla typer 0162-8828/88/0300-0167$01.00 0 1988 IEEE
I original papper REF, bullriga bild-och områdesdata modelleras som bitvis släta ytor.
Segmentation through variable-order surface fitting
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}