1. SCSIT
  2. Всі випуски
  3. Випуск 751, 2013
  4. Сегментування зображень за кумулятивними ознаками густини пікселів сегментів

Сегментування зображень за кумулятивними ознаками густини пікселів сегментів

SCSIT.
2013;
Випуск 751
: cc. 163 - 169
Authors: 

Р. Мельник, Ю. Каличак

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра програмного забезпечення

Запропоновано алгоритм знаходження порогу сегментації зображень за різницею кумулятивних гістограм реального та гіпотетичного зображень. Для знаходження порогів сформульовано одновимірні оптимізаційні задачі. Протестовано алгоритм та порівняно результати.

The new algorithm for image threshold segmentation by cumulative histograms of real and hypothetical images is considered. The algorithm operates with a difference between cumulative histograms of real and hypothetical images. To find thresholds, the optimization problems are formulated and solved. Testing and experimental results are presented

візуальний образ
кумулятивна гістограма
поріг
гіпотетичне зображення
оптимізація
  1. Doyle W. Operation useful for similarity-invariant pattern recognition // J. Assoc. Comput. Mach, vol. 9, pp. 259–267, 1962.
  2. Rosenfeld A. and De La Torre P. Histogram concavity analysis as an aid in threshold selection // IEEE Trans. Systems Man Cybernet., vol. 13, p. 231–235, 1983.
  3. Tsai W. Moment- preserving thresholding: a new approach // Comput. Vision Graphics Image Process., vol. 29, pp. 377– 393, 1985.
  4. Kapur J.N., Sahoo P.K. and Wong A.K.C. A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram // Comput. Vision Graphics Image Process., vol. 29, pp. 273–285, 1985.
  5. Sahoo P.K., Soltani S. and Wong A.K.C. A survey of thresholding techniques // Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 41, pp. 233–260, 1988.
  6. Glasbey C.A. An analysis of histogram- based thresholding algorithms // CVGIP: Graphical Models and Image Processing, vol. 55, pp. 532–537, 1993.
  7. Pedro F. Felzenszwalb Daniel P. Huttenlocher. Efficient Graph-Based Image Segmentation // International Journal of Computer Vision, vol. 59, Number 2, pp.167–181, 2004.
  8. Agus Zainal Arifin, Akira Asano. Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis // Pattern Recognition Letters Volume 27, pp. 1515–1521, 2006
  9. Otsu N. A threshold selection method from gray level histograms IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 9, 62–66. 1979.
  10. Kapur J.N., Sahoo P.K. and Wong A.K.C. A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram // Comput. Vision Graphics Image Process., vol. 29, pp. 273–285, 1985.
  11. Rosin P.L. Paul L. Unimodal thresholding. Pattern Recognition 34, 2083–2096, 2001.
  12. Medina-Carnicer R., Madrid-Cuevas F.J. Unimodal thresholding for edge detection. Pattern Recognition 41, 2337–2346. 2008.
  13. Melnyk R., Kalychak Yu. Image thresholding by cumulative histograms of real and hypothetical images, Proceedings of Eleventh All-Ukrainian International Conference on Signal/Image Processing and Pattern Recognition. – UkrObraz’2012, 2012.