Расширение области за счет объединения пикселов.

Расшире­ние области сводится к процедуре группирования пикселов или подобластей в большие объединения. Простейшей из них яв­ляется агрегирование пикселов. Процесс начинается с выбора множества узловых точек, с которых происходит расширение области в результате присоединения к узловым точкам сосед­них пикселов с похожими характеристиками (интенсивность, текстура или цвет). Пусть цифры внутри ячеек указывают интенсивность. Пусть точки с координатами (3, 2) и (3, 4) используются как узловые. Выбор двух начальных точек приведет к сегментации образа на две области: области R1, свя­занной с узлом (3, 2), и области R2, связанной с узлом (3, 4). Свойство Р, которое мы будем использовать для того, чтобы от­нести пиксел к той или иной области, состоит в том, что модуль разности между интенсивностями пиксела и узловой точки не превышает пороговый уровень Т. Любой пиксел, удовлетворяю­щий этому свойству одновременно для обоих узлов, произвольно попадает в область Ri. В этом случае сегментация проводится для двух областей, причем точки в R1 обозначаются буквой а, точки в R 2 буквой b. Необходимо отметить, что независимо от того, в какой из этих двух областей будет взята начальная точка, окончательный результат будет один и тот же. Если, с другой сто­роны выбрать Т = 8, была бы получена единственная область

Предыдущий пример, не­смотря на его простоту, иллюстрирует некоторые важные проблемы расширения области. Двумя очевидными проблема­ми являются: выбор начальных узлов для правильного представления областей, представляющих интерес, и опреде­ление подходящих свойств для  включения точек в различные области в процессе расшире­ния. Выбор множества, состоя­щего из одной или нескольких начальных точек, следует из по­становки задачи. Например, в военных приложениях объек­ты, представляющие интерес, имеют более высокую темпера­туру, чем фон, и поэтому про­являются более ярко. Выбор наиболее ярких пикселов явля­ется естественным начальным шагом в алгоритме процесса расширения области. При от­сутствии априорной информа­ции можно начать с вычисле­ния для каждого пиксела на­бора свойств, который навер­няка будет использован при установлении соответствия пик­села той или иной области в процессе расширения. Если ре­зультатом вычислений являют­ся группы точек (кластеры), тогда в качестве узловых бе­рутся те пикселы, свойства ко­торых близки к свойствам центроидов этих групп. Так, в примере, приведенном выше, гистограмма интенсивностей показала бы, что точки с интен­сивностью от одного до семи являются доминирующими. Выбор критерия подобия зависит не только от задачи, но также от вида имеющихся данных об образе. Например, анализ информации, полученной со спутников, существенно зависит от использования цвета. Задача анализа значительно усложнится при использовании только монохроматических образов. К сожа­лению, в промышленном техническом зрении возможность полу­чения мультиспектральных и других дополнительных данных об образе является скорее исключением, чем правилом. Обычно анализ области должен осуществляться с помощью набора дес­крипторов, включающих интенсивность и пространственные ха­рактеристики (моменты, текстуру) одного источника изображе­ния. Отметим, что применение только одних дескрипторов может приводить к неправильным результатам, если не используется информация об условиях связи в процессе расширения области. Это легко продемонстрировать при рассмотрении случайного рас­положения пикселов с тремя различными значениями интенсив­ности. Объединение пикселов в «область» на основе признака одинаковой интенсивности без учета условий связи приведет к бессмысленному результату при сегментаци.

Другой важной проблемой при расширении области является формулировка условия окончания процесса. Обычно процесс расширения области заканчивается, если больше не существует пикселов, удовлетворяющих критерию принадлежности к той или иной области. Выше упоминались такие критерии, как интен­сивность, текстура и цвет, которые являются локальными по своей природе и не учитывают «историю» процесса расширения области. Дополнительный критерий, повышающий мощность алгоритма расширения области, включает понятие размера, схо­жести между пикселом-кандидатом и только что созданными пикселами (сравнение интенсивности кандидата и средней ин­тенсивности области), а также формы области, подлежащей расширению. Использование этих типов дескрипторов основано на предположении, что имеется неполная информация об ожи­даемых результатах.