Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
18.7. ТЕКСТУРНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ
Уже давно стало ясно, что
текстура была бы ценным признаком для сегментации изображений. Однако
применению этой идеи на практике препятствовало до сих пор отсутствие надежных и
эффективных способов обнаружения и измерения параметров текстуры.
Один из подходов к текстурной
сегментации, разработанный Розенфельдом и др. [57-59], состоит в подсчете
некоторой меры зернистости текстуры во всех точках изображения с последующим
обнаружением изменений этой меры. Фактически исходное изображение подвергается
предварительной обработке с тем, чтобы преобразовать его в яркостное
изображение. Основная трудность, связанная с этим подходом, состоит в том, что
параметры текстуры измеряются в некотором окне и, следовательно, их значения,
полученные в окрестности границы между текстурными областями, являются
усредненными. В результате трудно точно локализовать границу между текстурными
областями.
Другой подход к текстурной
сегментации заключается в обнаружении переходной зоны между областями с
различной текстурой. Основная идея обнаружения изменения текстуры идентична
идее обнаружения яркостного перепада: различие между текстурными областями
усиливается во всех точках изображения, а затем контрастированный препарат
подвергается пороговому ограничению для локализации текстурных перепадов.
Томпсон [60] предложил средства контрастирования текстуры, аналогичные градиенту
Робертса, представленному в разд. 17.4. Параметры текстуры вычисляются для каждого
из четырех сканируемых по изображению смежных блоков размером
элементов и
находится сумма модулей перекрестных разностей, а затем выполняется пороговое
ограничение для локализации значительных изменений текстуры. Этот метод можно
обобщить так, чтобы выполнять вычисления по смежным окнам, объединенным в
группы
. Тогда значения признаков
текстуры, вычисленные в каждом окне, можно объединить некоторым линейным или
нелинейным способом, аналогичным методам контрастирования перепадов яркости но
области
, описанным в разд. 17.4.
Цуккер, Розенфельд и Девис [61] предложили гистограммный пороговый
метод текстурной сегментации, основанный на разработанном Цудзи и Томита [62]
способе анализа текстуры. При использовании этого метода значение признака
текстуры подсчитывается в каждой точке изображения по градиенту текстуры с использованием
алгоритма подавления доминирующим соседом, который был описан в разд. 17.4.
Затем по полученным модифицированным данным градиента формируется гистограмма.
Если гистограмма многомодальна, то пороговое ограничение градиента по минимуму
гистограммы, находящемуся между ее модами, должно приводить к сегментации
текстурных областей. Этот процесс можно повторять для отдельных частей
изображения до тех пор, пока не будет завершена сегментация.