4.4.2. ДРУГИЕ КРИТЕРИИ ОДНОРОДНОСТИ ОБЛАСТИ

Проведенный анализ показывает, что критерий однородности области, определяемый выражением (4.26), сопряжен с вероятностью чрезмерно частого объявления изучаемой области неоднородной. Это обстоятельство может, по крайней мере отчасти, объяснить, почему сегментация изображения с помощью критерия типа (4.26) обычно приводит к появлению значительного числа небольших областей, судя по всему не имеющих каких бы то ни было реальных прототипов на изображении. Доскональный анализ иных критериев, так же как и обсуждение влияния размера области (см. разд. 4.5), выходит за пределы задач нашей книги. Несколько иное определение однородности возникает при сопоставлении статистических характеристик, подсчитанных для некоторой области и для отдельных ее частей. Если значения этих статистик оказываются близкими, то соответствующую область можно считать однородной. Такой подход может быть полезным при сегментации, основанной на изучении текстуры. Матрицы совместной встречаемости уровней серого тона можно формировать для каждой группы областей отдельно, после чего сравнивать построенные матрицы между собой. Если матрицы подобны, то объединение соответствующих областей представляет собой однородную область. Рассмотрим общий случай. Пусть — признак, оцениваемый на области Если является объединением двух смежных, но непересекающихся областей и

критерий однородности можно задать, потребовав, чтобы оценка значения признака была близка оценкам значений признаков Пусть уже выделенная область, а небольшая область, для которой проверяется возможность присоединения к R (другие варианты рассматриваются в гл. 6). Необходимо задать значение порога Т таким образом, чтобы при абсолютном значении разности меньше принималось решение об однородности области. Анализ, аналогичный проведенному в подразд. 4.4.1, показывает, что пороговое значение Т должно быть больше дисперсии значений признака определяемой шумом. Во многих случаях, однако, эта дисперсия много меньше дисперсии собственного шума, в то же время как дисперсия, определяемая неоднородностью, имеет то же значение, что и выше. Таким образом, критерий однородности, основанный на сопоставлении признаков, много надежнее критерия однородности, задаваемого выражением (4.26). (Само среднее значение, естественно, является таким признаком.)