Abstract-Vi formulerar kantdetektion som statistisk slutledning. Denna statistiska kantdetektering är datadriven, till skillnad från standardmetoder för kantdetektering som är modellbaserade. För alla edge detektion filter (implementera lokala kantsignaler), använder vi presegmenterade bilder för att lära sig sannolikhetsfördelningar av filtersvar beroende på om de utvärderas på eller utanför en kant. Kantdetektering är formulerad som en diskrimineringsuppgift specificerad genom ett sannolikhetsförhållandetest på filtersvaren. Detta tillvägagångssätt betonar nödvändigheten av att modellera bildens bakgrund (utkanterna). Vi representerar den villkorliga sannolikhetsfördelningen nonparametrically och illustrerar dem på två olika datauppsättningar av 100 (Sowerby) och 50 (South Florida) bilder. Flera kanter, inklusive krominans och multipelskala, kombineras med hjälp av deras gemensamma fördelningar. Därför är denna cue-kombination optimal i statistisk mening. Vi utvärderar effektiviteten av olika visuella signaler med hjälp av Chernoff-information och reception Operatör Characteristic (ROC) kurvor. Detta visar att vårt tillvägagångssätt ger kvantitativt bättre resultat än Canny edge detektor när bilden bakgrund innehåller betydande skräp. Dessutom gör det möjligt för oss att bestämma effektiviteten av olika edge cues och ger kvantitativa åtgärder för fördelarna med flera nivåer bearbetning, för användning av krominance, och för den relativa effektiviteten av olika detektorer. Dessutom visar vi att vi kan lära oss dessa villkorade distributioner på en datauppsättning och anpassa dem till den andra med endast liten försämring av prestanda utan att känna till sanningen på den andra datauppsättningen. Detta visar att våra resultat inte bara är domänspecifika. Vi tillämpar samma metod för den rumsliga grupperingen av kantsignaler och få analogier till icke-maximal suppression och hysteres.
I REF tas problemet med att upptäcka kanter upp som ett statistiskt slutsatssproblem.
Statistical Edge Detection: Learning and Evaluating Edge Cues
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}