Масштаб-кеңістікті сегментациялау - Scale-space segmentation
Масштаб-кеңістікті сегментациялау немесе көп масштабты сегментация тегістеудің бірнеше масштабында кескін дескрипторларын есептеуге негізделген сигнал мен кескінді сегментациялаудың жалпы негізі болып табылады.
Бір өлшемді иерархиялық сигналды сегментациялау
Виткиннің негізгі жұмысы кеңістік[1][2] бір өлшемді сигналды сегментация масштабын басқаратын бір шкаланың параметрімен аймақтарға бірмәнді түрде бөлуге болады деген ұғымды енгізді.
Сигналдың көп масштабты тегістелген нұсқаларының екінші туындыларының (минимумдары мен максимумдарының немесе көлбеуінің) нөлдік қиылыстары ұя салатын ағашты құрайды, бұл сегменттер арасындағы әртүрлі масштабтағы қатынастарды анықтайды. Дәлірек айтқанда, өрескел масштабтағы көлбеу экстремасын ұсақ шкаладағы сәйкес ерекшеліктерден іздеуге болады. Көлбеудің максимумы мен минимумы бір-бірін үлкен масштабта жойған кезде, олар бөлген үш сегмент бір сегментке бірігеді, осылайша сегменттер иерархиясын анықтайды.
Кескінді сегментациялау және бастапқы эскиз
Бұл салада көптеген ғылыми-зерттеу жұмыстары жүргізілді, олардың ішіндегі кейбіреулері интерактивті қолмен араласу арқылы қолдануға болатын жағдайға жетті (әдетте медициналық бейнелеу ) немесе толығымен автоматты түрде. Төменде қазіргі көзқарастарға негізделген кейбір негізгі зерттеу идеяларына қысқаша шолу берілген.
Виткин сипаттаған ұя құрылымы бір өлшемді сигналдарға тән және жоғары өлшемді кескіндерге тривиалды түрде ауыспайды. Осыған қарамастан, бұл жалпы идея бірнеше басқа авторларды суретті сегментациялаудың өрескел-дәл схемаларын зерттеуге шабыттандырды. Koenderink[3] изо-интенсивті контурлардың масштабта қалай дамитынын зерттеуді ұсынды және бұл тәсілді Лифшиц пен Пизер толығырақ зерттеді.[4] Алайда, өкінішке орай, кескін ерекшеліктерінің қарқындылығы масштабқа байланысты өзгереді, бұл изо-интенсивті ақпаратты қолданып, масштабты кескін ерекшеліктерін дәлірек масштабқа дейін жеткізу қиын дегенді білдіреді.
Линдеберг[5] жергілікті экстремалар мен седла нүктелерін таразылармен байланыстыру мәселесін зерттеп, суретті ұсынуды ұсынды масштаб-кеңістіктің алғашқы эскизі бұл әртүрлі масштабтағы құрылымдар арасындағы қатынастарды анықтайды, сонымен қатар қандай ауқымды ауқымдарда сурет сипаттамалары тұрақты болатындығын анықтайды, соларға арналған жергілікті масштабтарды қосады. Берггольм [6] кеңістіктегі өрескел масштабтағы жиектерді анықтап, содан кейін оларды дәл таразыларға дейін анықтап, өрескел анықтау шкаласын да, оқшаулау шкаласын да қолмен таңдауды ұсынды.
Гауч пен Пизер[7] бірнеше масштабтағы жоталар мен аңғарлардың бірін-бірі толықтыратын мәселесін зерттеді және көп масштабты су алаптарына негізделген кескінді интерактивті сегментациялау құралын жасады. Көп масштабты су бөлгішті градиенттік картаға қосуды қолдануды Олсен мен Нильсен де зерттеді[8] және Дам және басқалар клиникалық қолдануға көшті.[9] Винкен және басқалар.[10] әртүрлі масштабтағы имидждік құрылымдар арасындағы ықтималдық қатынастарды анықтауға арналған гиперстек ұсынды. Ахуа мен оның әріптестері тұрақты кескін құрылымдарын таразыларға қолдануды жалғастырды[11][12] толығымен автоматтандырылған жүйеге. Ундеман мен Линдеберг көп масштабты су алаптарының тығыз байланысты идеялары негізінде миды сегментациялаудың толық автоматты алгоритмін ұсынды. [13] және мидың мәліметтер базасында кеңінен тексерілген.
Кескін құрылымын таразылармен байланыстыра отырып, көп масштабты кескіндерді сегментациялау туралы бұл идеяларды Флорак пен Куйпер қабылдады.[14] Бижауи және Руэ [15] шкаланың кеңістігінде анықталған құрылымдарды бірнеше масштабты қамтитын және бастапқы сигналдағы ерекшелік түріне сәйкес келетін объект ағашына байланыстыру. Шығарылған ерекшеліктер итеративті конъюгаттық градиент матрицасы әдісі арқылы дәл қалпына келтіріледі.
Уақыттың векторлық функцияларын сегментациялау
Масштаб-кеңістікті сегментациялау Лионмен басқа бағытта кеңейтілді[16] векторлық-туындыда максимумдар мен минимумдар жоқ, ал екінші туындыда нөлдік қиылысулар жоқ векторлық-уақыт функциясына, тегістелген векторлық сигналдардың векторлық туындысының евклидтік шамасының максимумына сегмент шекараларын қою арқылы. Бұл әдіс сөйлеу мен мәтінді сегментациялау кезінде қолданылды.[17]
Әдебиеттер тізімі
- ^ Виткин, А.П. »Масштабты кеңістікті сүзу «, Proc. 8-ші Халықаралық бірлескен конф. Арт. Интелл., Карлсруэ, Германия, 1019-1022, 1983 ж.
- ^ А.Виткин, «Масштабты-кеңістікті сүзу: көп масштабты сипаттауға жаңа көзқарас», Proc. IEEE Int. Конф. Акуст., Сөйлеу, сигналдарды өңдеу (ICASSP ), т. 9, Сан-Диего, Калифорния, 1984 ж. Наурыз, 150-153 бб.
- ^ Коендеринк, Ян »Кескіндердің құрылымы «, Биологиялық кибернетика, 50: 363-370, 1984
- ^ Лифшитц, Л. және Пизер, С.: Қарқынды экстремаға негізделген кескінді сегментациялаудың мультирессиялы иерархиялық тәсілі, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12: 6, 529 - 540, 1990.
- ^ Линдеберг, Т .: Масштабты-кеңістіктегі алғашқы сызба арқылы айқын блок тәрізді кескін құрылымдарын және олардың шкалаларын анықтау: назар аудару әдісі, International Journal of Computer Vision, 11 (3), 283-318, 1993.
- ^ Bergholm, F: Edge focusing, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9: 6, 726 - 741 беттер, 1987 ж.
- ^ Гауч, Дж. Және Пизер, С.: Сұр масштабтағы суреттердегі жоталар мен аңғарларды мультирезолюциялық талдау, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 15: 6 (маусым 1993), беттер: 635 - 646, 1993.
- ^ Олсен, О. және Нильсен, М .: Су массивінің көп масштабты градиенттік шамасын сегментациялау, Proc. ICIAP 97, Флоренция, Италия, Информатикадағы дәрістер, 6–13 беттер. Springer Verlag, қыркүйек 1997 ж.
- ^ Дам, Е., Йохансен, П., Олсен, О. Томсен ,, А. Дарванн, Т., Добрзениек, А., Герман, Н., Китай, Н., Крейборг, С., Ларсен, П., Нильсен , М .: «Клиникалық қолданудағы интерактивті көп масштабты сегментация» 2000 ж. Еуропалық радиология конгресінде.
- ^ Винкен, К., Костер, А. және Вьержевер, М .: Ықтималдық көп масштабты кескінді сегментациялау, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19: 2, 109-120 бб, 1997.]
- ^ М.Табб пен Н.Ахуджа, интеграцияланған жиек пен аймақты анықтау арқылы бақыланбайтын көп масштабты кескін сегментациясы, IEEE транзакциялары кескінді өңдеу, т. 6, No 5, 642-655, 1997 ж. Мұрағатталды 2011-07-20 сағ Wayback Machine
- ^ Э. Акбас және Н. Ахуджа, «Рампаның үзілістерінен сегментация ағашына дейін», Computer Vision бойынша Азия конференциясы, 2009 ж., Сиань, Қытай.
- ^ C. Ундеман және Т. Линдеберг (2003) «Ықтимал анизотропты диффузия және көп масштабты суайрықтарды пайдалану арқылы МРТ ми суреттерін толық автоматты түрде сегментациялау», Proc. Scale-Space'03, Скай аралы, Шотландия, Спрингер Информатикадағы дәрістер, 2695 том, 641–656 беттер.
- ^ Флорак, Л. және Куйпер, А .: Масштабты-кеңістіктік кескіндердің топологиялық құрылымы, Математикалық бейнелеу және көру журналы, 12: 1, 65-79, 2000.
- ^ Бижауи, А., Руэ, Ф .: 1995, Көп өлшемді көрініс моделі, Сигналды өңдеу 46, 345
- ^ Лион Ричард. «Масштаб кеңістігінде сөйлеуді тану», Proc. 1987 жылғы ICASSP. Сан-Диего, наурыз, 29.3.14 б., 1987 ж.
- ^ Слэйни, М.Понцелон, Д., «Кеңістіктегі жасырын семантикалық индекстеуді қолданатын иерархиялық сегментация», Proc. Халықаралық Конф. акустика, сөйлеу және сигналдарды өңдеу (ICASSP '01) 2001 ж