Aktive Kontursegmentierung

Aktive Kontur ist eine Segmentierungsmethode, die Energiekräfte und Einschränkungen verwendet, um die interessierenden Pixel von einem Bild für die weitere Verarbeitung und Analyse zu trennen. Aktive Kontur wird als aktives Modell für den Segmentierungsprozess definiert. Konturen sind die Grenzen, die den interessierenden Bereich in einem Bild definieren.

1. Was ist Kontur in der Bildverarbeitung?
2. Was ist der Schlangenalgorithmus?
3. Was ist eine graphbasierte Segmentierung?
4. Was ist Segmentierung im Computer Vision?

Was ist Kontur in der Bildverarbeitung?

Konturen sind definiert als die Linie, die alle Punkte entlang der Grenze eines Bildes verbindet, das die gleiche Intensität aufweist. Konturen werden in Formanalysen nützlich, die Größe des interessierenden Objekts und die Objekterkennung finden.

Was ist der Schlangenalgorithmus?

Schlangenalgorithmus unter Verwendung eines aktiven Edge -Konturmodells:

Im Schlangenalgorithmus versuchen wir, Schlange in eine Richtung zu bewegen, in der Energie minimal ist. - Initialisierung von Konturpunkten. - Das Verhalten der Schlange wird durch einen externen Energiebegriff verursacht, der in diesem Fall feststellt, dass sich die Schlange von Objektgrenzen angezogen fühlt.

Was ist eine graphbasierte Segmentierung?

Im graphbasierten Ansatz ist eine Segmentierung S eine Partition von V in Komponenten, so dass jede Komponente (oder Region) c ∈ S einer verbundenen Komponente in einem Graphen g = (v, e) entspricht, wobei e ⊆ e. Mit anderen Worten, jede Segmentierung wird durch eine Teilmenge der Kanten in e induziert.

Was ist Segmentierung im Computer Vision?

Ein weiteres wichtiges Thema im Computer Vision ist die Bildsegmentierung. Es ist der Prozess, ein Bild in verschiedene Regionen zu teilen, basierend auf den Eigenschaften von Pixeln, um Objekte oder Grenzen zu identifizieren, um ein Bild zu vereinfachen und es effizienter zu analysieren.