Segmentazione
Andrea Torsello
Dipartimento di informatica
Università Ca’ Foscari
via Torino 155,
30172 Mestre (VE)
Thresholding
Stima della soglia
Effetto dell’illuminazione
Threshold adattativo
Threshold adattativo
Modello probabilistico
P( x)  1 p1 ( x)   2 p2 ( x)
L ( X | z, )   log( P( x | z, )) 
 z
xX
xX
x
log( 1 p1 ( x | 1 ))  (1  z x ) log(  2 p2 ( x |  2 )) 
Modello probabilistico
Multicolor thresholding
Crescita della regione
Watershed Morfologici
Immagine I(x,y)
interpretata come
superficie 3D
Acqua sale dai
minimi allagando i
bacini
Quando bacini
distinti si uniscono
viene creata una
diga (separazione)
Watershed Morfologici
Costruzione delle dighe
Sovrasegmentazione
• Sono comuni I fenomeni di sovrasegmentazione
– Ogni minimo locale crea un bacino distinto
– Rumore crea minimi locali
Markers
•
Soluzione: informazione esterna come
markers
1. Markers interni: si selezionano I minimi di
interesse
2. Markers esterni: si selezionano punti sugli
spartiacque di interesse
Edge-detection
Effetto del rumore
Edge Linking
Hough Transform
Metodi graph-based
Normalized Cut
w(i, j )  w(i, j )


cut ( A)
cut ( A )
Ncut ( A) 



asso ( A) asso ( A )  w(i, j )  w(i, j )
iA j A
i A j A
i A
i A
j
j