Abstract-Wertheimer teori föreslår en allmän uppfattning lag enligt vilken objekt som har en kvalitet gemensamt få perceptuellt grupperade. Helmholtz-principen är en kvantitativ version av denna allmänna grupplag. Den anger att en gruppering är perceptuellt "betydande" om dess antal händelser skulle vara mycket litet i en slumpmässig situation: Geometriska strukturer karakteriseras då som stora avvikelser från slumpmässighet. I två tidigare verk har vi tillämpat denna princip på upptäckt av orienteringsriktningar och gränser i en digital bild. I detta dokument visar vi att metoden är helt allmän och kan utvidgas till att omfatta en gruppering av alla kvaliteter. Vi behandlar som en illustration i riktningar av objekt, deras gruppering efter färg och storlek, och närheten gersalt (kluster). Samarbetet mellan gestergrupperingslagarna och deras pyramidala struktur illustreras i en fallstudie. Index Terms-Gestalt gruppering lagar, en kontrario probabilistic modell, binomial lag, antal falska larm, histogram lägen, kluster, anpassningar. ae ENLIGT Gestaltteorin är "gruppering" huvudprocessen i vår visuella perception [9], [16]. Närhelst punkter (eller tidigare formade visuella objekt) har en eller flera gemensamma egenskaper, blir de grupperade och bildar ett nytt, större visuellt objekt, ett "Gesalt". Några av de viktigaste grupperingsegenskaperna är närhet (kluster), färgbeständighet (sammanlänkning), "god fortsättning" (differentibilitet av gränser), anpassning (närvaro av raka linjer eller objekt av samma slag i linje), parallellism (mellan linjer, orienterade objekt, etc.).), likhet av form (mellan objekt), gemensam orientering (mellan punkter eller orienterade objekt), konvexitet (av gränser, av en grupp), stängning (för en kurva), konstant bredd,. ................................... Dessutom är grupperingsprincipen rekursiv. Till exempel, om punkter har grupperats i rader, kan dessa rader återigen grupperas enligt (t.ex.,) parallellism, etc. En kvadrat vars gräns har ritats i svart med en penna på ett vitt ark uppfattas av sammanflätning (gränsen är en svart linje), konstant bredd (av stroke), konvexitet och stängning (av den svarta pennstreck), parallellism (mellan motsatta sidor), ortogonalitet (mellan angränsande sidor), slutligen, liksidighet (av båda par av motsatta sidor). Kvadraten är en global gestalt, och resultatet av konvergerande geometriska egenskaper som vi kommer att kalla partiella gestalter. Många Computer Vision metoder försöker beräkna (mycket olika i naturen) partiella gersalter. För att ta ett exempel försöker ormmetoden [10] fånga de slutna släta kurvorna, en kombination av "stängsel" och "god fortsättning". Några nyare verk försöker definiera grupperingsregler för att kombinera lokal information till organiserade konturer [8], [13]. Under [2] har vi behandlat riktningar (straight kanter) och i [3] allmänna gränser och kanter. I detta dokument behandlar vi ytterligare fyra exempel på partiella gestalter, nämligen objektanpassningar, kluster och kvalitetsgruppering efter färg, orientering eller storlek. I [1], en försvinnande punkt detektor behandlas med en smart förlängning av samma metod. Som ett första bevis på gesterlagarnas rekursiva karaktär kommer vi att driva fram ett av experimenten för att bevisa att den partiella gesaltens rekursiva uppbyggnad kan ledas upp till den tredje nivån (gesalter byggda av tre på varandra följande partiella gestergrupperingsprinciper). Under [2] skisserade vi en beräkningsmetod för att avgöra om en given partiell gestaltning (beräknad med någon segmentering eller grupperingsmetod) är tillförlitlig eller inte. Vi behandlade upptäckten av raka segment, som en av de mest grundläggande gersalter (se [16] ). Metodens huvudsakliga leverans är absoluta tröskelvärden, beroende på bildens storlek, som gör det möjligt att bestämma när en topp i Houghtransform är betydande eller inte. Vi tillämpade en allmän uppfattningsrätt, Helmholtz-principen. Denna princip ger beräkningsmässiga grupperingströsklar för varje gesaltkvalitet. Antag att objekt O 1 ;. . ; O n finns i en bild. Anta att k av dem, säger O 1 ;. . ; O k, har en gemensam funktion, låt oss säga, samma färg, samma orientering, etc. Vi står sedan inför dilemmat: Är detta gemensamma drag händer av en slump eller är det viktigt och tillräckligt för att grupp O 1 ;. ............................................................................... För att besvara denna fråga gör vi följande mentala experiment: vi antar en contrario att den ansedda kvaliteten har slumpmässigt och jämnt fördelats på alla objekt, dvs. O 1 ;. . ; O n. Observera att denna kvalitet kan vara rumslig (som läge, orientering). Sedan antar vi (mentalt) att objektens observerade position i bilden är ett slumpmässigt förverkligande av denna enhetliga process. Vi ställer slutligen frågan: Är den observerade uppdelningen sannolik eller inte? Helmholtz principen anger att om förväntan i bilden av den observerade konfigurationen O 1 ;. .. ; O k är mycket liten, då grupperingen av dessa objekt är vettigt, är en Gestalt.. Vi säger att en händelse av typ "en sådan konfiguration av punkter har sådan egenskap" är "-betydande, om förväntan om antalet händelser av denna händelse är mindre än" under den enhetliga slumpmässiga antagandet. Som ett exempel på generisk beräkning kan vi göra med denna definition, låt oss anta att sannolikheten för att ett givet objekt O i har den ansedda kvaliteten är lika med p. Då, under självständighet antagande, sannolikheten att minst k objekt ut ur den observerade n har denna kvalitet är Bðp; n; k. 1⁄4 X n i1⁄4k n i p i ð1 À p till nÀi; d.v.s. svansen av binomial distribution. För att få en övre gräns för antalet falska larm, dvs. förväntan om att den geometriska händelsen sker av ren slump, kan vi helt enkelt multiplicera ovanstående sannolikhet med antalet tester vi utför på bilden. Låt oss kalla N T antalet tester. Sedan, i de flesta fall, ska vi överväga i nästa avsnitt, en ansedd händelse kommer att definieras som "-betydelsefull om N T Bðp; n; k på ": Vi kallar i följande vänster medlem av denna ojämlikhet "antalet falska alarm" (NFA). När " 1, talar vi om meningsfulla händelser. Detta tycks stå i strid med den nödvändiga uppfattningen om en parameterlös teori. Nu gör det inte det, eftersom -beroendet av meningsfullhet i själva verket är ett log -beroende. Vi hänvisar till [2] för en fullständig diskussion om denna definition. Den allmänna metod vi just har beskrivit kan ses som en systematisering av Stewarts "MINPRAN" metod [15]. Det föreslogs också i det tidiga Lowe arbetet [12], men, så vitt vi vet, inte systematiskt utvecklats. Den första partiella gestalten som vi kommer att överväga är en direkt tillämpning av ovanstående definition. Vi anser att fallet med objekt vars barycenter är i linje. Anta att vi observerar M objekt av ett visst slag i en bild. Vårt kontrario antagande för tillämpningen av Helmholtz principen är att M barycenters ðx i ; y i  på är i.i.d. enhetligt på en domän. En meningsfull anpassning av punkter måste vara en meningsfull topp i Hough Transform (se [11], [14] för ett mycket liknande tillvägagångssätt). Nu måste man ta itu med exaktheten. Poängen ska vara i linje om de alla faller i en strimma tillräckligt tunn, i tillräckligt antal. Låt S vara en remsa av bredd a. Låt pðS på förhand ange sannolikheten för att en punkt ska falla i S, och låt kðS ska ange antalet punkter (bland M) som är i S. där N s är antalet ansedda remsor. Vi måste nu diskutera vilka de berörda remsorna kommer att bli. Under [2] övervägde vi det relativt nära problemet med orienteringsriktningar (straight kanter) i en digital bild. I så fall testade vi alla möjliga segment i bilden, det vill säga om N 2 tester om N betecknar bildantalet pixlar. En liknande teknik kan appliceras här på remsorna och ger N s'2%ðR=a på 2, där R är diametern på bilden domän och en minimal bredd på en band. En leds till prov alla möjliga band bredder i en logaritmisk skala och att prov därefter vinklarna mellan testade remsor för att få en bra täckning av alla riktningar. Således beror antalet remsor N s endast på storleken på bilden och detta ger en parameterlös detektionsmetod. Detta är det första sättet att beräkna (och testa) de möjliga remsorna. Ett annat sätt, som snabbar upp en hel del upptäckten och gör det perceptuellt realistiskt, är att bara överväga remsor vars endpoints observeras prickar. I så fall får vi där betecknar antalet anses bredder (ca 10) och helt enkelt är antalet par av punkter. Båda metoderna för beräkning N s är giltiga, men de ger inte samma resultat! Det är uppenbart att den första metoden är att föredra när det gäller en mycket tät uppsättning punkter, assimilerbara till en textur, och den andra metoden när uppsättningen punkter är gles. Denna andra definition av N s överensstämmer med den allmänna definitionen 2. Lägg emellertid märke till den obetydliga uppenbara förändringen i beräkningen av kðS. Det betecknar antalet punkter som föll i remsan, med undantag, naturligtvis, av de två endpoints som definierar remsan. Vid denna punkt måste vi svara på en invändning: Är vi inte fuska och välja den teori som ger bättre resultat? Vi har två möjliga värden för N s och de minsta N s kommer att ge det största antalet upptäckter. När två testmetoder är tillgängliga, måste perceptionen självklart välja den som ger det mindre testnumret. Det finns perceptuella bevis för att grupperingsprocesser kan vara beroende av densitet och att olika metoder kan vara relevanta för täta och glesa mönster [17]. Därför bör den andra testmetod som vi presenterar här föredras för glesa fördelningar av punkter, medan den ursprungliga modellen baserad på densitet skulle ge ett mindre antal tester när antalet poäng är stort. Denna ekonomiska princip i antalet tester håller på att utvecklas i de senaste verken av Geman et al. [5], [6]. Vi jämförde båda definitionerna av objektanpassningar i exemplen på Bild. 1................................................................ När vi använder de större N s som motsvarar alla bredder (från 3 till 12 pixlar) och alla segment av bilden, känner vi helt enkelt inte av någon justering. Detta beror på att vi har testat överdosen: genom att göra det har vi testat många gånger samma inriktningar, och har också testat många remsor som inte innehöll några prickar alls. Den andra definitionen av N s råkar ge ett perceptuellt korrekt resultat. Resultatet visas i bild. 1b där vi ser den enda upptäckta remsan. Samma inställning är inte mer påvisbar till höger. De testade bredderna sträcker sig från 2 till 16: remsor tunnare än 2 pixlar är icke-realistiska i naturliga (icke-syntetiska) bilder och remsor större än 16 ger inte mer utseendet av justeringar i en 512 Â 512 bild. Som vi nämnde i Avsnitt 1, punkter eller objekt som har en eller flera gemensamma egenskaper grupperas eftersom de har denna funktion gemensamt. Antag k objekt O 1 ;. ....................................................................... . ; O n, har viss kvalitet Q gemensamt. Anta att denna kvalitet faktiskt mäts som ett verkligt tal. Sedan, vårt beslut om huruvida grupperingen av O 1 ;. ... ; O k är relevant måste baseras på det faktum att värdena QðO 1............................................................ .................................................................................................................... Detta läge detektor beror på vilken typ av funktion som övervägs. Vi kommer att betrakta två paradigmafall, nämligen fallet med orienteringar, där histogrammet enligt Helmholtz-principen kan antas vara plant, och fallet med objektens storlek (områden) där nollan utgår från att storleken på histogrammet minskar. I uppföljaren kvantifierar vi möjliga orienteringar och grå nivåer på det vanliga sättet och vi tar ett kontrario antagande att M-värdena för orientering (eller grå nivå) är i.i.d. enhetligt på f1; 2;................................................................................................. ................................................................................................. Betrakta ett intervall 1⁄2a; b & 1⁄21; L och låt kða; b. betecknar antalet objekt med gesaltkvalitetsvärde i 1⁄2a; b. Vi definierar pða; b- 1⁄4 ðb À a- en- 1- = L som den första sannolikheten att en där N i är antalet beaktade intervall (N i- 1⁄4 LðL - 1- = 2). Ett intervall 1⁄2a; b sägs vara maximalt meningsfullt om det är meningsfullt och om det inte innehåller, eller inte ingår i, ett mer meningsfullt intervall. Det kan bevisas på samma sätt som för orienteringsanpassningar [2], [4] att maximala meningsfulla intervall inte skär varandra. Således får vi en operativ definition av meningsfulla lägen som osammanhängande subinterval av 1⁄21; L. De föregående argumenten är lätt anpassade till Helmholtz typ antaganden om icke-uniforma histogram. Ett mycket generiskt sätt att gruppera objekt i en bild är deras likhet med storlek. Nu skulle det vara totalt nonsens att anta någon enhetlig lag om objektens storlek. Det finns flera kraftfulla argument till förmån för en statistiskt minskande lag för storlek. Dessa argument härrör från perspektiv lagar, eller från ocklusion döda löv modell, eller direkt från statistiska observationer av naturliga bilder [7]. Vår kvalitativa hypotes Helmholtz är då: den tidigare fördelningen av storleken på objekt minskar. där P d är den uppsättning av minskande sannolikhetsfördelningar ðp i  på f1, 2. ....................................................................... På samma sätt som i det plana histogrammets antagande kan man definiera maximala meningsfulla intervall och bevisa att maximala meningsfulla intervall inte skär varandra. BETYDANDE GRUPPER ELLER KLUSTER Klustret exempel är den seminala i Gestalt teori där det kallas "närhet" gesalt [9]. Anta att vi ser en uppsättning prickar på ett vitt blad och dessa prickar råkar grupperas i en eller flera kluster, åtskilda av ökenregioner. För att karakterisera varje kluster som en händelse med mycket låg sannolikhet ska vi göra alla beräkningar med den kontrario- eller bakgrundsmodell som prickarna har fördelats jämnt över det vita arket. Detta är att betrakta prickarna som fördelade över arket genom en binomial process. Vi kallar sedan A den helt enkelt anslutna regionen, med område'(området på arket normaliseras till 1, innehåller en given observerad kluster av prickar. Anta att vi observerar k punkter i A och M À k utanför. Sedan, "kluster sannolikheten" att observera minst k punkter bland M inuti A ges av Bð'; M; k på. Det är lätt kontrolleras av stora avvikelser uppskattningar att om k=M överstiger ', denna sannolikhet kan bli mycket liten. Nu, händelsen är inte en generisk händelse i att vi har fixat en posteriori domänen A. Den verkliga en priori händelse som vi kan definiera är "det finns en helt enkelt ansluten domän A, med område ', som innehåller minst k poäng." Det tillhörande antalet falska alarm är det förväntade antalet sådana domäner A, dvs. N D Bð'; M; k., där D är uppsättningen av alla möjliga domäner A och N D dess kardinalitet. För att tillåta att antalet falska alarm är litet, måste vi överväga en liten uppsättning D av tillåtliga domäner. I detta syfte måste vi prova uppsättningen helt enkelt anslutna domäner genom att koda deras gränser som "låg upplösning" Jordan kurvor. Vi anser att en låg upplösning rutnät i bilden, som för en skull av låg komplexitet vi tar för att vara hexagonal, med mesh steg m. Antalet kurvor med längd lm börjar från en punkt och stöds av rutnätet begränsas från ovan av 2 l. Det totala antalet låg upplösning kurvor med längd lm begränsas av N 2 m 2 l, där N m 1⁄4 4 3 ffifi 3 p m 2 är (ungefärligt) antal mesh punkter ligger på arket. Således kan vi överväga flera resolutioner m 1 < m 2 <. .. < m q, till exempel i logaritmisk skala, med m 1 större än pixelstorleken och m q lägre än bildstorleken, så att q är faktiskt ett litet antal. Vår uppsättning domäner kommer att vara uppsättningen av alla Jordan kurvor vid alla givna upplösningar, med diskret längd mätt i motsvarande mesh strikt mindre än en fast längd L (så att P l <L 2 l 2 L ). Således är det totala antalet möjliga låg-upplösning kurvor (dvs N D ) avgränsas av N 2 q2 L, där N 1⁄4 N m1. Lägg märke till att alla siffror här är relativt små eftersom fenomenologin utesluter mycket inkränkta kluster som ska uppfattas. L anses därför alltid vara mindre än, låt oss säga, 30. Det kan också hända att ett kluster inte är överbefolkat, utan bara ganska isolerat från de andra prickarna. För att ta hänsyn till detta anser vi att "tjocka" kurvor med låg upplösning erhålls genom att vidga de kurvor med låg upplösning som definieras ovan. De händelser vi nu letar efter inkluderar det faktum att ingen punkt bör falla inom den "tjocka" lågupplösningskurvan som definierar klusterdomänen A. Om r är antalet tillåtna värden för'0, arean av den "tjocka" kurvan, kan vi definiera meningsfulla kluster enligt följande. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Vi säger att en grupp k dots (among M) är en "-meningful kluster om det finns en tom tjock låg upplösningskurva (med diskret längd L och area'0 ) som omsluter k punkter i en domän med område'sådan att Eftersom kluster detektion algoritm är inte uppenbart snabb, ska vi ge några genomförande detaljer. Låt P i, i 1⁄4 1::M vara de punkter som observeras. Vi antar att M är någorlunda liten, säger M 1; 000. Vi skriver dðP i ; P j  på det vanliga Euclidean avståndet mellan P i och P j. initiering : varje punkt P i är ett träd medan det återstår mer än ett träd hitta de 2 närmaste träd och sammanfoga dem: När vi smälter två träd A och B, de blir de två barnen till en ny nod som vi fäster ett värde, avståndet mellan A och B (dvs det minsta avståndet mellan ett blad av A och ett blad av B). Komplexiteten i detta steg är OðM 2 log M en gång för alla, eftersom vi sorterar avstånden dðP i ; P j  till (1 i < j M) en gång för alla. I minsta spännträd motsvarar varje delträd som är associerat med en rotnod A med värde en -kluster (namn A 0 ) gjord av den anslutna föreningen av diskarna med radien = 2 centrerad på de punkter som påträffas i delträdet. Vi beräknar betydelsen (À log 10 NF A) av varje kluster med (1). Poängen är att uppskatta l (längden på lågupplösningskurvan),'och'0. För varje kluster A 0, Vi kan beräkna &, avståndet A 0 till =2-dilate av de återstående punkterna. Det ges av & 1⁄4 0 À, där 0 är det värde som är förknippat med föräldern till A ( 0 1⁄4 ί1 om A är roten till det minsta spannträdet). Om & 6 1⁄4 0, beräknar vi sedan, för 20; 11⁄2 fast, där E r och D r representerar respektive de erosions- och utvidgningsoperatörer som är associerade med en disk med radie r (se bild. 2 )............................................................................................................... Vi erinrar oss att A 0 1⁄4 D =2 ð[ i fP i g en, där P i s är de punkter som påträffas i det underträd som definieras av noden A. Domänen A 3 är en "tjock lågupplösningskurva" av bredden och definieras av bredden på en lågupplösningskurva C 0 som ligger på det hexagonala nätet. Eftersom vi inte vet var C 0 ska ligga just i A 3 kommer bara A 4 domänen att räknas som "tom domän", och inte D &ð1À på=2 ðA 3. Vi definierar sedan var dÁe representerar den övre heltal del, och C är en konstant sådan att för varje kontinuerlig kurva med längd l 0, Det finns en diskret kurva med längd mindre än Cl 0 stöds av enheten steg hexagonal mesh. Vi antar att C 3=2, och använda detta värde i praktiken. De områden som nämns kan beräknas med hjälp av en bitmappad bild med en bekväm storlek. Denna beräkning görs för vissa kvantiserade värden av, Under förutsättning att den tillhörande diskret längd l uppfyller l L. I teorin kan vi inte välja exakt & men vi bör ta närmaste mindre värde bland resolutionerna m i. I praktiken påverkar detta inte beräkningarna särskilt mycket, eftersom det antal resolutioner som valts har mycket liten effekt på NFA. Ett exempel på detektering av kluster ges i bild. 3............................................................... Klustret är meningsfullt när det innehåller tillräckligt många punkter och omges av en tillräckligt tjock tom region.  När vi har räknat ut betydelsen av varje kluster, kan vi leta efter maximalt meningsfulla kluster genom att välja lokal maxima av den meningsfullhet med avseende på inkludering [2]. Just det, vi kommer att säga att ett kluster A är maximal om för något barn (respektive, förälder) B av A, man har NF AðB- > NFAðA- (respektive, NF AðB-! Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Som vanligt har vi egendomen att två maximalt meningsfulla kluster är antingen lika eller har ingen gemensam poäng. På bild. 4, Vi visar tillämpningen av flera partiella gesalt detektorer på en samma siffra, organiserad enligt rekursiv princip som vi nämnde i inledningen. På bild. 4b, Vi ser de maximala meningsfulla gränser som erhålls genom parameterless metod beskrivs i [3]. Dessa gränser omger regioner som vi skall kalla "objekt". Varje objekt kan tillskrivas flera egenskaper, såsom dess barycenter, dess genomsnittliga grå nivå, dess orientering, etc. På bild. 5, Vi visar histogram av områden, som har en enda maximal läge, enligt definitionerna i avsnitt 3.2. Detta läge motsvarar de synliga fläckarna och utesluter de mycket stora bakgrundsregionerna och de tre små fläckar som upptäcks som objekt. Vi kan fortsätta att leta efter undergrupper i gruppen av blobs, enligt andra gesalt kvaliteter. Anpassningar, i den mening som avses i avsnitt 2 kan igen automatiskt detekteras. På bild. 4c, Vi ser barycenters av alla upptäckta meningsfulla gränser som tillhör samma område histogram läge. Till höger visas de upptäckta anpassningarna. Vi upptäcker faktiskt flera något divergerande band eftersom de alla innehåller samma inpassade punkter. Detta experiment har lett till att man har beräknat en "ordning 3" gesalt (gräns + storlek + anpassning). Som visas i bild. 5, De slutliga anpassningarna skulle vara samma om vi hade grupperat regionen efter deras grå nivå, eller genom deras orientering. Här står vi inför en av huvudutmaningarna med Gestaltteorin, nämligen: hur man kvantifierar "samarbetet" mellan olika gesaltkvaliteter. Vi har visat att den automatiska upptäckten av gesalter, som vi tidigare formaliserat i två ansökningar, kan utvidgas till flera andra fall. De kvantitativa tröskelvärdena är systematiska och följer en liknande formalism i flera mycket olika fall. Det krävs dock en särskild diskussion för varje partiell gestaltkvalitet eftersom varje probabilistisk kontrariomodell är specifik för den partiella gestalten. Vi måste också ta itu med provtagningsfrågor eftersom varje objektutrymme (såsom linjer eller orienteringar eller storlekar) måste ges en provtagningshastighet och en referenshistogram (se [1] ), ibidem. Samarbetet och den rekursiva användningen av grupperingens principer har endast illustrerats för hand och på ett särskilt exempel. Här är alltså några ganska öppna problem: 1) de allmänna principer enligt vilka partiella gestalter samarbetar, 2) gesalthierarkin och lösningen av konflikter, och 3) den allmänna princip genom vilken en global slutlig beskrivning erhålls. Dessa principer existerar som gesaltprinciper, men har för närvarande inga beräkningsmässiga motsvarigheter. Detta arbete stöddes delvis av Förenta staternas byrå för marin forskning inom ramen för bidrag N00014-97-1-0839, Centre National d'Etudes Spatiales, Centre National de la Recherche Scientifique och Ministe`re de la Recherche et de la Technologie. Författarna vill tacka Fondation des Treilles för att ha varit värd för dem under reaktionen av denna uppsats.. För mer information om detta eller någon annan datorämne, besök vårt digitala bibliotek på http://computer.org/publications/dlib. REFERENSER Bernd Fischer, studentmedlem, IEEE, och Joachim M. Buhmann, medlem, IEEE Abstract-Perceptual Grouping organiserar bilddelar i kluster baserade på psykofysiskt rimliga likhetsåtgärder. Vi föreslår en ny grupperingsmetod i detta dokument, som betonar sammanflätningen av bildelement genom att förmedla element snarare än att gynna hög ömsesidig likhet. Denna grupperingsprincip ger överlägsna klusterresultat när objekt fördelas på lågdimensionella utökade grenrör i ett funktionsutrymme, och inte som lokala punktmoln. Förutom att extrahera anslutna strukturer, objekt identifieras som avvikande när de är för långt från någon klusterstruktur. Den objektiva funktionen för denna perceptuella organisation princip optimeras av en snabb agglomerativ algoritm. Vi rapporterar om perceptuella organisationsexperiment där små kantelement grupperas för att jämna ut kurvor. Metodens generalitet betonas av resultat från att gruppera texturerade bilder med texturgradienter på ett oövervakat sätt.
Metoden i detta papper är direkt inspirerad av Desolneux et al.'s metod för att upptäcka grupper av punkter i en bild REF.
A grouping principle and four applications
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}