4.5. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ЗАМЕЧАНИЯ

Эффективные методы сегментации обычно рассматриваются как процедуры распознавания образов. Более сложные схемы обнаружения границ, методы выделения областей путем наращивания и анализ сцен рассматриваются в работах [3.7, гл. 4—6] и [2.3, в гл. 7 и 8]. В статье [4.1] проведены подробный анализ и сравнение несложных схем обнаружения границ, аналогичных определяемым уравнениями (4.1). В работе [4.3] дано теоретическое обоснование для ряда схем обнаружения границ. Рассмотрение сегментации как задачи оценивания и обсуждение влияния размера области на надежность оценок среднего значения и т. можно найти в работе [4.5].

Мы надеемся, что анализ, которому посвящен разд. 4.4, продемонстрировал необходимость в моделях изображений. Последние не следует смешивать с моделями объектов, используемыми в анализе сцен, хотя часто они и могут быть с ними связаны. Модели, используемые при анализе сцен, обычно имеют детерминистский характер, а модели изображений являются по преимуществу вероятностными и основаны на распределении математического ожидания шума и разностях значений статистических характеристик отдельных областей изображения. Проблеме моделирования изображений посвящен журнал CGIP (Computer Graphics and Image Processing), 1980, v. 12. Задачи сегментации рассматриваются, в частности, в статьях [4.4, 4.6, 4.7].

Доклад [4.2] представляет собой обзор методов анализа сцен, в котором основное внимание уделяется трехмерным моделям и моделям освещенности. На этом направлении взаимодействие методологий обработки изображений и машинной графики могло бы быть очень плодотворным, однако эта работа находится еще на самых ранних стадиях.

4.6. ЗАДАЧИ

(см. скан)