유역(이미지 처리)

에 지질학,ㅏ 유역 이다 분할 인접한 집수 분지를 구분합니다.

홍수에 의한 유역편집

이 아이디어는 1979 년 부처 및 씨 란투에 의해 소개되었다. 기본 아이디어는 구호에서 각 지역 최소 물 소스를 배치,소스에서 전체 구호 홍수,다른 물 소스가 만날 때 장벽을 구축 구성. 결과 장벽 세트는 홍수에 의한 분수령을 구성합니다. 총칭 우선 순위 홍수라는 개선의 수는 이후이 알고리즘에 만들어졌다.지형적 거리에 의한 유역편집

직관적으로,지형적 구호에 떨어지는 물 한 방울이”가장 가까운”최소로 흐릅니다. “가장 가까운”최소는 가장 가파른 하강 경로의 끝에 있는 최소값입니다. 지형의 관점에서,이 점은 최소의 유역 분지에있는 경우 발생합니다. 이전 정의에서는 이 조건을 확인하지 않습니다.

물 한 방울에 의한 유역 원리 편찬

직관적으로,유역은 물 한 방울이 별개의 최소값으로 흘러 내릴 수있는 지역 최소값의 분리이다. 이 직관적 인 아이디어의 공식화는 가장자리 가중치 그래프의 유역을 정의하기 위해 제공되었습니다.

뷰처와 에프 마이어는 다음과 같은 절차를 고려하여 유역 방법의 알고리즘 간 픽셀 구현을 도입했다:

1. 각 최소값을 고유 레이블로 레이블을 지정합니다. 레이블이 지정된 노드로 집합을 초기화합니다.예를 들어,노드의 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도이며 최소 고도는 최소 고도의 최소 고도입니다. 레이블 속성 엑스 레이블이 지정되지 않은 각 노드에 와이 에 인접한 엑스,삽입 와이 에 에스.
2. 2 단계를 반복합니다.

토폴로지 수역편집

이전의 개념은 집수 분지에 초점을 맞추지 만 생산 된 분리 선에는 초점을 맞추지 않는다. 위상 유역은 1997 년에 엠 쿠프리 과 지 베르트랑,그리고 다음과 같은 기본 속성을 얻습니다.여기서 두 지역 최소값 사이의 대비는 미디엄 1 과 미디엄 2 는 미디엄 1 에서 미디엄 2 로 가기 위해 올라야하는 최소 고도로 정의됩니다. 효율적인 알고리즘은 종이에 자세히 설명되어 있습니다.

유역 알고리즘

이미지 분할을 위해 유역 원리를 사용하기 위해 서로 다른 접근법이 사용될 수 있다.

• 이미지의 그라데이션의 로컬 최소값이 마커로서 선택될 수 있으며,이 경우 오버-세그멘테이션이 생성되고 제 2 단계는 영역 병합을 포함한다.
• 마커 기반 유역 변환은 사용자에 의해 명시적으로 정의되거나 형태학적 연산자 또는 다른 방법으로 자동으로 결정된 특정 마커 위치를 사용한다.

메이어의 범람 알고리즘 편집

가장 일반적인 유역 알고리즘 중 하나가 에프. 마이어는 1990 년대 초,개선의 수 있지만,집합 우선 순위 홍수라고,이후 픽셀의 수조로 구성된 데이터 세트에 적합한 변형을 포함하여,이 알고리즘에 만들어졌다.

이 알고리즘은 그레이 스케일 이미지에서 작동합니다. 회색 값 구호의 연속적인 홍수 동안 인접한 유역 분지가있는 유역이 건설됩니다. 이 범람 과정은 그라디언트 이미지에서 수행됩니다. 일반적으로 이것은 특히 시끄러운 이미지 자료,예를 들어,이미지의 과잉 세분화로 이어질 것입니다 의료 코네티컷 데이터. 이미지를 사전 처리해야 하거나 나중에 유사성 기준에 따라 영역을 병합해야 합니다.

1. 범람이 시작될 픽셀 인 마커 세트가 선택됩니다. 각각 다른 레이블이 부여됩니다.
2. 각 표시된 영역의 인접 픽셀은 픽셀의 그라디언트 크기에 해당하는 우선 순위 레벨을 갖는 우선 순위 큐에 삽입된다.
3. 우선 순위가 가장 높은 픽셀이 우선 순위 큐에서 추출됩니다. 이미 레이블이 지정된 추출된 픽셀의 이웃이 모두 동일한 레이블을 가지면 해당 픽셀은 해당 레이블로 레이블이 지정됩니다. 우선 순위 큐에 아직 없는 표시되지 않은 모든 이웃이 우선 순위 큐에 배치됩니다.
4. 우선 순위 큐가 비어있을 때까지 3 단계를 다시 실행하십시오.

레이블이 지정되지 않은 픽셀은 유역 선입니다.

약제 펠릿의 인구를 위한 감적 지원한 유역 전이의 보기. 유역 선은 코네티컷 이미지 스택에 검은 색으로 겹쳐져 있습니다.

최적의 스패닝 포리스트 알고리즘(유역 삭감)편집

최적의 스패닝 포리스트가 장 쿠스티 등에 의해 도입 된 유역. 그들은 이러한 유역의 일관성을 확립합니다:그들은”집수 분지”(가장 가파른 하강 속성을 통해)또는 이러한 집수 분지를 분리하는”분할 선”(물 한 방울 원리를 통해)에 의해 동등하게 정의 될 수 있습니다. 그런 다음 등가 정리를 통해 최소 스패닝 포리스트 측면에서 최적 성을 입증합니다. 그 후,그들은 그것들을 계산하기 위해 선형 시간 알고리즘을 도입합니다. 유사한 속성이 다른 프레임 워크에서 확인되지 않으며 제안 된 알고리즘이 이론과 실습 모두에서 가장 효율적인 기존 알고리즘이라는 점에 유의해야합니다.

• 두 개의 마커(녹색)가 있는 이미지와 이미지의 그라데이션에 대해 계산된 최소 스패닝 포리스트입니다.

• 최소 스패닝 포리스트에 의한 세분화 결과