Аннотация:
Как правило, при решении прикладных задач анализа и обработки изображений на основе суперпиксельного представления используется малый набор признаков суперпикселей. Расширение описания суперпикселей может повысить качество обрабатывающих алгоритмов. В статье предлагается набор из 25 базовых признаков суперпикселей, характеризующих их форму, яркость, геометрические параметры и положение на плоскости. Предлагаемые признаки отвечают требованиям низкой сложности вычисления в процессе сегментации изображения и достаточности для решения широкого класса прикладных задач. На их основе представлена модификация известного подхода к формированию суперпикселей, которая заключается в быстрой первичной суперпиксельной сегментации изображения со строгим предикатом однородности, обеспечивающим получение суперпикселей, с высокой точностью сохраняющих информацию исходного растрового изображения, и последующем укрупнении суперпикселей при более мягких предикатах однородности. Экспериментально показано, что такой подход позволяет существенно сократить число элементов изображения, что способствует снижению сложности обрабатывающих алгоритмов, а расширенные суперпиксели более точно соответствуют содержательным областям изображения.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ (№ 19-37-90116), а также Министерства науки и высшего образования РФ в рамках выполнения работ по Государственному заданию ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН (соглашение № 007-ГЗ/Ч3363/26).
Поступила в редакцию: 08.02.2021 Принята в печать: 03.04.2021
Тип публикации:
Статья
Образец цитирования:
А. А. Егорова, В. В. Сергеев, “Система признаков для расширенного суперпиксельного представления изображений”, Компьютерная оптика, 45:4 (2021), 562–574