Abstract-Vi föreslår ett nytt matematiskt och algoritmiskt ramverk för oövervakad bildsegmentering, vilket är ett kritiskt steg i en mängd olika bildbehandlingsapplikationer. Vi har funnit att de flesta befintliga segmenteringsmetoder inte är framgångsrika på histopatologiska bilder, vilket fick oss att undersöka segmentering av en bredare klass av bilder, nämligen de utan tydliga kanter mellan de regioner som ska segmenteras. Vi modellerar dessa bilder som ocklusioner av slumpmässiga bilder, som vi kallar texturer, och visar att lokala histogram är ett användbart verktyg för att segmentera dem. Baserat på våra teoretiska resultat beskriver vi ett flexibelt segmenteringsramverk som bygger på befintligt arbete med icke-negativ matrisfaktorisering och bilddekonvolution. Resultat på syntetiska textur mosaik och verkliga histologi bilder visar löftet om metoden.
McCann m.fl. REF använder funktioner som härrör från lokala histogram, och segment med användning av icke-negativ matris factorization och bilddekonvolution.
Images as Occlusions of Textures: A Framework for Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}