Abstract-A hybrid multidimensionella bildsegmenteringsalgoritm föreslås, som kombinerar kant- och regionbaserade tekniker genom den morfologiska algoritmen i vattendelare. En kantbevarande statistisk bullerminskningsmetod används som ett förbearbetningssteg för att beräkna en korrekt uppskattning av bildens lutning. Sedan produceras en första uppdelning av bilden i primitiva regioner genom att använda vattendelaren transformera på bilden gradient magnitud. Denna inledande segmentering är inputen till en beräkningsmässigt effektiv hierarkisk (nedifrån-och-upp) region sammanslagningsprocess som producerar den slutliga segmenteringen. Den senare processen använder den regionala adjacency grafen (RAG) representation av bildregionerna. Vid varje steg bestäms de mest likartade regionerna (minimikostnad RAG kant), regionerna slås samman och RAG uppdateras. Traditionellt genomförs ovanstående genom att alla RAG-kanter lagras i en prioriterad kö. Vi föreslår en betydligt snabbare algoritm, som dessutom upprätthåller den så kallade närmaste granne grafen, på grund av vilken prioriteringen kön storlek och behandlingstiden drastiskt minskas. Den slutliga segmenteringen ger, på grund av RAG, en pixel bred, stängd, och exakt lokaliserade konturer / ytor. Experimentella resultat som erhållits med tvådimensionella/tredimensionella (2-D/3-D) magnetiska resonansbilder presenteras.
Haris Ref kombinerade region adjacency graf (RAG) representation av bild regioner och en närmaste granne graf i den hierarkiska segmenteringen.
Hybrid Image Segmentation Using Watersheds and Fast Region Merging
{'venue': 'IEEE transactions on Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}