МНОГОВЫБОРОЧНАЯ РАНГОВАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В данной статье рассматривается задача сегментации изображений в условиях непараметрической априорной неопределенности относительно распределений яркостных классов. Отсчеты изображения предполагаются независимыми. В таких условиях применимы ранговые алгоритмы сегментации, но недостатком таких алгоритмов, оценивающих порог по одной рабочей выборке с фиксированным положением или подбором положения, является значительная чувствительность к взаимному расположению области класса и выборки. В отличие от существующих ранговых методов предлагаемый алгоритм использует критерий максимального правдоподобия, вычисляемого по нескольким выборкам. Также в статье изложен способ эффективного вычисления решающей статистики для предлагаемого метода и метода, использующего подбор положения выборки. Способ заключается в предварительном сопоставлении номера выборки каждому рангу и использовании номера выборки для вычисления приращения логарифмической функции правдоподобия. Работа алгоритма была проверена на моделях изображений с нормальными распределениями классов. Приведены зависимости вероятности ошибки по критерию Котельникова от дисперсии распределений классов, количества наблюдений классов в рабочих выборках и расположения пространственно сгруппированных наблюдений класса относительно выборок. Характеристики подтверждают возможность решения задач сегментации полутоновых изображений устойчиво к изменению положения сгруппированных наблюдений.

Вы можете купить электронную версию издания «МНОГОВЫБОРОЧНАЯ РАНГОВАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ». После оплаты (для архивов) оно будет доступно в Личном Кабинете в разделе «Электронные издания». В случае оформления подписки, издание будет доступно по мере поступления от издателя. Формат PDF/HTML online. Стоимость — от 150.00 руб.