Эволюция дискретного скелета

Дискретная эволюция скелета ( DSE ) описывает итеративный подход к уменьшению морфологического или топологического скелета . ^[1] Это форма обрезки , при которой удаляются зашумленные или избыточные ветви (шпоры), созданные в процессе скелетирования, сохраняя при этом богатые информацией сегменты «магистралей». Значение, присвоенное отдельным ветвям, варьируется от алгоритма к алгоритму. ^[1]^[2]^[3] общая цель — передать интересные особенности исходного контура с помощью нескольких тщательно выбранных линий. Обычно ценится также ясность человеческого зрения (т. е. способность «читать» по скелету некоторые особенности исходной формы). ^[3] Алгоритмы DSE отличаются сложными рекурсивными процессами принятия решений с высокими вычислительными требованиями. Методы сокращения, такие как свертка структурирующих элементов (SE) и преобразование Хафа, представляют собой алгоритмы общего назначения, которые быстро проходят через изображение и исключают все ветви короче заданного порога. Методы DSE наиболее применимы, когда важны сохранение деталей и реконструкция контуров.

Методология

Предварительная обработка

Входные изображения обычно содержат больше данных, чем необходимо для создания исходного скелета, и поэтому их необходимо сократить каким-то образом . Уменьшение разрешения, преобразование в оттенки серого, а затем в двоичный формат с помощью маскирования или определения порога — обычные первые шаги. Удаление шума может происходить до и/или после преобразования изображения в двоичный формат. Морфологические операции, такие как закрытие , открытие и сглаживание двоичного изображения, также могут быть частью предварительной обработки. В идеале бинаризованный контур должен быть максимально лишен шума до создания скелета.

скелетонизация

Методы DSE могут быть применены к существующему скелету или включены как часть алгоритма выращивания скелета. ^[2]^[4] Подходящие скелеты можно получить различными способами: ^[5]

Алгоритмы прореживания , такие как преобразование Grassfire
Диаграмма Вороного
Преобразование медиальной оси или преобразование оси симметрии
Картографирование расстояний

Меры значимости

DSE и связанные с ним методы удаляют целые ложные ветви, оставляя основной ствол нетронутым. Предполагаемый результат обычно оптимизируется для визуальной ясности и сохранения информации, так что исходный контур можно восстановить по полностью обрезанному скелету. Значение различных свойств должно учитываться приложением, а повышение эффективности является постоянной темой исследований в области компьютерного зрения и обработки изображений. ^[1]^[2]^[3]^[6] Некоторые меры значимости включают в себя:

Дискретная биссектриса ^[2]
Длина контура ^[7]
Коэффициент изгибного потенциала ^[4]
Эволюция дискретной кривой ^[3]^[6]

Итерация

Каждая ветвь оценивается во время прохождения скелетонизированного изображения в соответствии с конкретным используемым алгоритмом. Ветви с низким значением удаляются, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут желаемый порог простоты.

Реконструкция

Если все точки выходного скелета являются центральными точками максимальных дисков изображения и информация о радиусе сохраняется, контурное изображение может быть восстановлено.

Приложения

Почерк и разбор текста

Вариативность рукописного текста является постоянной проблемой, упрощение несколько облегчает алгоритмам компьютерного зрения вынесение суждений о предполагаемых символах. ^[6]

Классификация мягких тел (животные)

Максимальные диски, сосредоточенные на скелете, подразумевают примерно сферические массы, характеристики извлеченного скелета относительно неизменны, даже когда мягкое тело деформируется или самозакрывается. Информация о скелете — это один из аспектов определения того, являются ли два животных в каком-то смысле «одинаковыми», хотя обычно для эффективной идентификации цели ее необходимо сочетать с другим методом. ^[2]

Медицинское использование

Исследование органов, повреждений и деформаций тканей, вызванных заболеванием.

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с Бай, Сян; Латецкий, Лонгин Ян (27 августа 2007 г.). «Дискретная эволюция скелета». Методы минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов . Конспекты лекций по информатике. Том. 4679. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг. стр. 362–374. CiteSeerX 10.1.1.79.8377 . дои : 10.1007/978-3-540-74198-5_28 . ISBN 9783540741954 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и Хуэйчуань Дуань; Цзиньлин Ван; Сию Лю; Хун Лю (декабрь 2008 г.). «Схема обрезки морфологического скелета». 2008 Международный симпозиум IEEE по информационным технологиям в медицине и образовании . IEEE. стр. 1112–1117. дои : 10.1109/itme.2008.4744043 . ISBN 9781424425105 . S2CID 25274325 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Бай, Сян; Латецкий, Лонгин; Лю, Вэнь-ю (март 2007 г.). «Скелетная обрезка путем разделения контуров с эволюцией дискретной кривой». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту . 29 (3): 449–462. дои : 10.1109/tpami.2007.59 . ISSN 0162-8828 . ПМИД 17224615 . S2CID 14965041 .
^ Jump up to: ^а ^б Шен, Вэй; Бай, Сян; Ху, Ронг; Ван, Хунъюань; Ян Латецкий, Лонгин (февраль 2011 г.). «Выращивание и обрезка скелета с соотношением потенциалов изгиба». Распознавание образов . 44 (2): 196–209. Бибкод : 2011PatRe..44..196S . дои : 10.1016/j.patcog.2010.08.021 . ISSN 0031-3203 .
^ «Проект по подобию форм на основе деталей» . www.dabi.temple.edu . Проверено 24 апреля 2018 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Чако, Бину П.; П. Бабу Анто (февраль 2009 г.). «Отсечение скелета на основе дискретной эволюции кривых для распознавания символов». 2009 Седьмая Международная конференция по достижениям в области распознавания образов . IEEE. стр. 402–405. дои : 10.1109/icapr.2009.63 . ISBN 9780769535203 . S2CID 21114057 .
^ Дуань, Хуэйчуань; Ван, Цзиньлин; Лю, Сию; Лю, Хун (октябрь 2008 г.). «Подход к обрезке скелета с использованием длины контура в качестве меры значимости». 2008 Третья Международная конференция по всеобъемлющим вычислениям и приложениям . IEEE. стр. 360–364. дои : 10.1109/icpca.2008.4783610 . ISBN 9781424420209 . S2CID 12686069 .

[:0-1] Jump up to: ^а ^б ^с Бай, Сян; Латецкий, Лонгин Ян (27 августа 2007 г.). «Дискретная эволюция скелета». Методы минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов . Конспекты лекций по информатике. Том. 4679. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг. стр. 362–374. CiteSeerX 10.1.1.79.8377 . дои : 10.1007/978-3-540-74198-5_28 . ISBN 9783540741954 .

[:1-2] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и Хуэйчуань Дуань; Цзиньлин Ван; Сию Лю; Хун Лю (декабрь 2008 г.). «Схема обрезки морфологического скелета». 2008 Международный симпозиум IEEE по информационным технологиям в медицине и образовании . IEEE. стр. 1112–1117. дои : 10.1109/itme.2008.4744043 . ISBN 9781424425105 . S2CID 25274325 .

[:2-3] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Бай, Сян; Латецкий, Лонгин; Лю, Вэнь-ю (март 2007 г.). «Скелетная обрезка путем разделения контуров с эволюцией дискретной кривой». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту . 29 (3): 449–462. дои : 10.1109/tpami.2007.59 . ISSN 0162-8828 . ПМИД 17224615 . S2CID 14965041 .

[:3-4] Jump up to: ^а ^б Шен, Вэй; Бай, Сян; Ху, Ронг; Ван, Хунъюань; Ян Латецкий, Лонгин (февраль 2011 г.). «Выращивание и обрезка скелета с соотношением потенциалов изгиба». Распознавание образов . 44 (2): 196–209. Бибкод : 2011PatRe..44..196S . дои : 10.1016/j.patcog.2010.08.021 . ISSN 0031-3203 .

[5] «Проект по подобию форм на основе деталей» . www.dabi.temple.edu . Проверено 24 апреля 2018 г.

[:4-6] Jump up to: ^а ^б ^с Чако, Бину П.; П. Бабу Анто (февраль 2009 г.). «Отсечение скелета на основе дискретной эволюции кривых для распознавания символов». 2009 Седьмая Международная конференция по достижениям в области распознавания образов . IEEE. стр. 402–405. дои : 10.1109/icapr.2009.63 . ISBN 9780769535203 . S2CID 21114057 .

[7] Дуань, Хуэйчуань; Ван, Цзиньлин; Лю, Сию; Лю, Хун (октябрь 2008 г.). «Подход к обрезке скелета с использованием длины контура в качестве меры значимости». 2008 Третья Международная конференция по всеобъемлющим вычислениям и приложениям . IEEE. стр. 360–364. дои : 10.1109/icpca.2008.4783610 . ISBN 9781424420209 . S2CID 12686069 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]