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10º CAPÍTULO Segmentação de imagem. 2 Segmentação Objectivo: decompôr uma imagem (ou sequência de imagens) num conjunto de regiões (1d, 2d ou 3d), podendo.

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1 10º CAPÍTULO Segmentação de imagem

2 2 Segmentação Objectivo: decompôr uma imagem (ou sequência de imagens) num conjunto de regiões (1d, 2d ou 3d), podendo obter-se –Áreas com um dado significado semântico, ou –Conjuntos de pixels de fronteira, ou –Estruturas de pixels com forma determinada (linhas, círculos, polígonos) Porquê realizar a operação de segmentação? –Isolar zonas de interesse, para posterior processamento. –Mudança de representação da imagem, para um nível hierárquico superior entrada saída

3 Segmentação de imagem 3 O que é uma região? Conjuntos de pixels conexos com propriedades homogéneas, relativamente à(s) característica(s) (features) usadas na operação de segmentação Regiões adjacentes deverão ser significativamente diferentes, relativamente a essas mesmas features As fronteiras das regiões deverão ser suaves O interior duma região deverá ser simples, não devendo conter um grande número de buracos

4 Segmentação de imagem 4 Métodos de clustering Clustering –Processo de decompôr (classificar) um conjunto de padrões (vectores de features) em diferentes subconjuntos, designados por clusters Exemplos de features –Intensidade –Cor –Textura –Forma –Movimento Alguns métodos –Algoritmos clássicos: K-médias, Isodata –Baseados em histogramas: Otsu, Ohlander –Baseados em partições de grafos: Shi

5 Segmentação de imagem 5 K-médias / Isodata K = 6 K = 5 K-médias Isodata Objectivo:

6 Segmentação de imagem 6 Métodos baseados em histogramas Hipótese –Os subconjuntos de pixels que originam os diferentes modos do histograma, correspondem a diferentes objectos na cena (caso binário – método de Otsu) Vantagem –Métodos deste tipo necessitam de apenas uma passagem pelos dados Exemplo –Algoritmo recursivo de Ohlander

7 Segmentação de imagem 7 Partição de grafos – algoritmo de Shi Seja o grafo definido pelo conjunto de nós V e ligações E –Cada nó representa um ponto no espaço de features –Cada ligação tem um peso, w(i,j), que representa o grau de semelhança entre os nós i e j Problema da segmentação –Encontrar partições do grafo, tais que as medidas de semelhança intra-partições sejam elevadas, e as inter-partições baixas Caso binário –Caso M-ário: recursão do algoritmo binário (pesos inversamente proporcionais à distância entre nós) Usando cut Usando Ncut Minimizar Ncut

8 Segmentação de imagem 8 Exemplo – Escolha da função de pesos F(i), F(j) são vectores de features, (por exemplo intensidade luminosa) X(i), X(j) são as correspondentes coordenadas dos pixels i, j

9 Segmentação de imagem 9 Resultados de segmentação – trabalho de Shi e Malik originalfundoplayer1 player2 símbolo solo Problema de optimização formulado como um problema de cálculo de vectores e valores próprios

10 Segmentação de imagem 10 Crescimento de região Ideias – Começar com uma região de um só pixel (canto superior esquerdo) e ir agrupando pixels a essa região enquanto as medidas de semelhação forem suficientemente elevadas –Iniciar uma nova região quando falha Critério estatístico Actualizar, recursivamente, a média e a medida de dispersão

11 Segmentação de imagem 11 Representação de regiões Overlays Imagem de labels Chain codes Quadtrees

12 Segmentação de imagem 12 Extracção de fronteira

13 Segmentação de imagem 13 Detecção e seguimento de contornos – algoritmo de Canny Ideias chave: Supressão de não-máximos Seguimento com histerese

14 Segmentação de imagem 14 Algoritmo de Canny - Resultados = 1 = 4 = 1 Roberts original = 1 = 2

15 Segmentação de imagem 15 Transformada de Hough – Extracção de segmentos de recta Acumulador A(d q, q ) H: imagem 256x256 (r,c) (r 0,c 0 ) Exemplo: Equação da recta: Sistema de coordenadas xy: x y

16 Segmentação de imagem 16 Algoritmo – transformada Hough

17 Segmentação de imagem 17 Exemplo Pré-processamento Acumulador

18 Segmentação de imagem 18 Transformada de Hough Generalizada A TH pode ser extendida para qualquer curva com expressão analítica da forma f(x,a) = 0, –x é um vector 2D com as coordenadas de um ponto da curva –a é um vector de parâmetros Algoritmo genérico: –Inicializar acumulador A(a) a zero –Por cada pixel x na imagem, determinar valores de a, tais que f(x,a) = 0; incrementar acumulador: A(a) = A(a) + 1 –Máximos locais de A correspondem a curvas f na imagem


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