Abstract-Multivariat bildsegmentering är en utmanande uppgift, influerad av stora intraklassvariationer som minskar klassskiljbarheten samt ökad funktionsutrymme gleshet och lösningsutrymme komplexitet som innebär beräkningskostnader och försämrar algoritmisk robusthet. För att hantera dessa problem, ett Markov slumpmässigt fält (MRF) baserad multivariat segmentering algoritm som kallas "multivariat iterativ region växer med semantik" (MIRGS) presenteras. I MIRGS minskas effekterna av intraklassvariationer och beräkningskostnader med hjälp av MRF:s rumsliga kontextmodell som införlivas med adaptiva kantpåföljder och tillämpas på regioner. Semantisk region som växer från vattendelare översegmentering och utförs alternativt med segmentering gradvis minskar lösningen utrymme storlek, vilket förbättrar segmentering effektivitet. Som en multivariat iterativ algoritm, MIRGS är mycket känslig för initiala förhållanden. För att undertrycka initiering känslighet, använder den en region-nivå k-medel
REF presenterade en MRF-baserad multivariatsegmenteringsalgoritm som kallas "multivariat iterativ region som växer med semantik" (MIRGS): effekten av variation mellan klasser och beräkningskostnader minskas med hjälp av MRF:s rumsliga kontextmodell som införlivas med adaptiv kantpåföljd och tillämpas på regioner.
Multivariate Image Segmentation Using Semantic Region Growing With Adaptive Edge Penalty
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}