Abstract-Image segmentering är en grundläggande uppgift i många datorseende applikationer. I detta papper föreslår vi en ny oövervakad färgbild segmentering algoritm, som utnyttjar den information som erhålls från att upptäcka kanter i färgbilder i CIE L a b färgrymd. För detta ändamål, genom att använda en färggradient detektion teknik, bildpunkter utan kanter samlas och märkas individuellt för att identifiera någon inledande del av den ingående bildinnehållet. Element som innehåller högre gradienttäthet ingår i den dynamiska generationen av kluster allteftersom algoritmen fortskrider. Texture modellering utförs av färgquantization och lokal entropy beräkning av den kvantiserade bilden. Den erhållna textur och färginformation tillsammans med en region tillväxtkarta som består av alla fullvuxna regioner används för att utföra en unik multiupplösning sammanslagning förfarande för att blanda regioner med liknande egenskaper. Experimentella resultat som erhållits i jämförelse med publicerade segmenteringstekniker visar prestandafördelarna med den föreslagna metoden.
CIE L*a*b färg utrymme baserad teknik föreslås av Gracia Ugariza et al. I REF föreslogs en metod för urval av utsäde.
Automatic Image Segmentation by Dynamic Region Growth and Multiresolution Merging
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}