74
суперпикселы (пересегментация) и последующее объединение суперпикселов в бóльшие
по размерам участки. Автоматическое разбиение изображения на суперпикселы производилось
при помощи алгоритма SLIC [14], основанного на методе кластеризации
k-means.
Алгоритм
SLIC имеет два основных управляющих параметра: начальный размер суперпикселов
Sz
(определяет также их количество на изображении) и параметр регуляризации
Reg (определяет
способность суперпикселов к деформации). Во время работы алгоритм стремится оптимальным
образом разбить все множество пикселов изображения на кластеры, количество которых
определяется размером изображения и параметром
Sz.
Управляющий параметр Reg при этом
регулирует «компактность» полученных кластеров. Примеры работы алгоритма SLIC
представлены на рис. 4.
Рис. 4. Результаты разбиения снимка на суперпикселы с использованием алгоритма SLIC
с различными параметрами:
а – Sz = 32,
Reg = 4;
б – Sz = 64,
Reg = 4;
в – Sz = 32,
Reg = 2
Одним из важнейших свойств суперпикселного представления изображения является
согласованность
границ
суперпикселов
с
границами
объектов,
присутствующих
на изображении. Чем лучше границы объектов на изображении совпадают с границами
суперпикселов, тем проще и качественнее можно произвести сегментацию этих объектов путем
объединения суперпикселов, покрывающих выбранный объект, в более крупные сегменты.
В работе [14] было показано, что в общем случае с увеличением количества суперпикселов на
изображении мера согласованности границ суперпикселов с заранее размеченными границами
на изображениях закономерно растет. Данная мера вычисляется
как отношение количества
пикселов, являющихся граничными одновременно для суперпикселов и объектов, к общему
количеству граничных пикселов объектов. С другой стороны, уменьшение характерного
размера суперпиксела и соответствующее увеличение их количества осложняет дальнейшую
работу с ними. С уменьшением размеров суперпикселов
падает их информативность,
а отсегментировать объект, состоящий из слишком большого числа маленьких суперпикселов,
зачастую сложнее, чем в случае бóльших участков.
Для демонстрации влияния управляющих параметров алгоритмов на согласованность
границ был использован цифровой космический снимок размером 468×701 пиксел (рис. 5,
а)
и соответствующая ему разметка земельных участков (рис. 5,
б).
Мера согласованности границ вычислялась следующим образом. Для каждой
комбинации параметров исходное изображение разбивалось на суперпикселы, строилось
бинарное изображение их границ (рис. 5,
г). К полученному бинарному изображению трижды
применялась морфологическая процедура дилатации. Таким образом, границы, отстоящие друг
от друга на менее чем на три пиксела, считались совпадающими.
Карта совпадений границ
строилась путем конъюнкции карты границ земельных участков и дилатированной карты
границ суперпикселов (рис 5,
д). Величина меры согласованности вычислялась как отношение
количества ярких пикселов карты совпадений к количеству ярких пикселов карты границ
земельных участков. Вычисленная таким образом величина могла принимать значения
в пределах от 0 до 1.
75
а
б
в
г
д
Рис. 5. Данные, использованные для экспериментов:
а – исходное изображение;
б – разметка
земельных участков;
в – границы земельных участков;
г – границы суперпикселов изображения;
д – совпадение границ суперпикселов с границами земельных участков
Рис. 6. Зависимости согласованности границ от управляющих параметров
На рис. 6 приведены графики зависимости меры согласованности границ
от управляющих параметров алгоритма. Из приведенных графиков
можно сделать вывод, что
76
согласованность границ в общем случае ухудшается при увеличении характерного размера
суперпиксела (уменьшении их количества), а также при увеличении значения параметра
регуляризации. С другой стороны, при уменьшении значений упомянутых выше параметров
меняется сам характер границ суперпикселов, что не отражается на
значении величины
согласованности границ. При использовании экстремальных значений управляющих
параметров границы суперпикселов могут стать чрезмерно неровными, что значительно
затруднит работу с ними.
Достарыңызбен бөлісу: