Abstract-I detta dokument introducerar vi en probabilistisk strategi för att extrahera de komplexa hierarkiska objektstrukturerna från de digitala bilder som används av olika visionsapplikationer. Det föreslagna ramverket utvidgar konventionella punktprocessmodeller (MPP) genom att 1) tillåta objekt-subobject ensembler i föräldrabarnsrelationer, och 2) tillåta motsvarande objekt att bilda sammanhängande objektgrupper, genom en Bayesian segmentering av befolkningen. Olika från tidigare, mycket domänspecifika försök på MPP generalisering, är den föreslagna modellen definieras på en abstrakt nivå, vilket ger tydliga gränssnitt för tillämpningar inom olika områden. Vi introducerar också en global optimeringsprocess för flerskiktsramverket för att hitta optimala enhetskonfigurationer, med tanke på observerade data, förkunskaper och interaktioner mellan angränsande och hierarkiskt relaterade objekt. Den föreslagna metoden demonstreras inom tre olika tillämpningsområden: inbyggd i områdesanalys i fjärravkännade bilder, trafikövervakning på luftburen och mobil laserscanning (Lidar) data och optisk kretsinspektion. En ny referensdatabas publiceras för de tre testfallen och modellens resultat utvärderas kvantitativt.
Nyligen föreslog REF en metod för att extrahera komplexa hierarkiska objektstrukturer från digitala bilder med hjälp av olika typer av objekt, nämligen ellipser, rektanglar och isosceles trianglar.
An Embedded Marked Point Process Framework for Three-Level Object Population Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}