تجزئة الصورة تلقائيًا عن طريق دمج المنطقة الديناميكية

15

الوصف

في هذا المشروع ، اقترحنا طريقة جديدة لتقسيم الصورة إلى مكونات مميزة. يتم تنفيذ الخوارزمية المقترحة بأسلوب دمج المنطقة. حددنا مسند دمج P للدليل على الاندماج بين منطقتين متجاورتين. تم تحديد هذا المسند من خلال اختبار نسبة الاحتمال المتسلسل (SPRT) ومعيار الاحتمال الأقصى. تم بعد ذلك تقديم دمج منطقة ديناميكية (DRM) لتجميع المناطق الصغيرة التي تم تجزئتها بشكل زائد في البداية تلقائيًا. على الرغم من اختيار المناطق المدمجة محليًا في كل مرحلة دمج ، يتم الاحتفاظ ببعض الخصائص العامة في الأقسام النهائية. من أجل الكفاءة الحسابية ، قدمنا ​​خوارزمية متسارعة باستخدام بنية البيانات للرسم البياني المجاور للمنطقة (RAG) وأقرب رسم بياني للجوار (NNG). أظهرت التجارب على الصور الطبيعية كفاءة الخوارزمية المقترحة. هناك العديد من الامتدادات المحتملة لهذا العمل ، مثل إدخال التحسين العالمي وتفاعل المستخدم ، وما إلى ذلك. سيتم بحث هذه الإضافات في عملنا المستقبلي.

نتائج التجزئة بطرق مختلفة. يُظهر الصف الأول الصور الأصلية. يُظهر الصف الثاني النتائج بطريقة تجزئة الصورة القائمة على الرسم البياني [18]. إعدادات المعلمات ([، K ، دقيقة]) للصور (من اليسار إلى اليمين) هي (0.5 ، 1200 ، 400) ، (0.5 ، 800 ، 200) ، (0.5 ، 400 ، 200) ، (0.5 ، 1500 ، 700) ، (0.5 ، 800 ، 300) و (0.5 ، 500 ، 200) ، على التوالي. يُظهر الصف الثالث النتائج بطريقة التحويل المتوسط ​​[32] ، مع عرض النطاق الترددي المكاني وعرض النطاق الترددي اللوني الذي يتم تعيينه على النحو (14 ، 13) ، (13 ، 12) ، (18 ، 17) ، (14 ، 13) ، (14 ، 13) و (12 ، 11) على التوالي. يوضح الصف الرابع الطريقة المقترحة. قيم λ1 هي 0.6 و 0.5 و 2 و 1.1 و 1.1 و 0.9 على التوالي. يُظهر الصف الخامس صورًا احتمالية للحدود للتجزئة البشرية ، حيث تشير الحدود الداكنة إلى المزيد من الموضوعات التي تم تمييزها بحدود [38].

Blood Vessels Segmentation


تجزئة الأجسام المتحركة باستخدام التجميع الطيفي

 

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “تجزئة الصورة تلقائيًا عن طريق دمج المنطقة الديناميكية”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *