Разделение изображений на области локальных экстремумов с монотонным изменением яркости пикселей

Abstract

Рассматривается задача сегментации полутоновых изображений, при которой выделяются области локальных максимумов и минимумов (экстремумов) с монотонным изменением яркости пикселей от локальных экстремумов к границам областей. Для решения данной задачи предложена математическая модель и разработан алгоритм сегментации на основе встречного волнового выращивания областей локальных экстремумов. Разработанный алгоритм отличается от известных алгоритмов сегментации использованием множества порогов яркости (по числу областей), изменяющихся на единицу в каждом цикле, начиная от значений локальных экстремумов, с учетом увеличения или уменьшения яркости для выбора смежных пикселей, присоединяемых к областям, образованным от этих локальных экстремумов. Алгоритм обеспечивает большее отклонение яркостей пикселей от среднего значения в пределах области по сравнению с известными алгоритмами сегментации. Это не позволяет оценивать его эффективность с помощью известных показателей, основанных на дисперсии яркости в пределах области. В этой связи предложены оценки монотонности изменения яркости областей на основе кратчайших расстояний от каждого пикселя области до соответствующего локального экстремума по маршрутам, определяемым максимальным увеличением (для области локального максимума) или уменьшением (для области локального минимума) яркости пикселей, и учета количества пикселей, прерывающих монотонность изменения яркости сегмента. С помощью данных оценок показано, что предложенный алгоритм обеспечивает сегментацию искусственных и естественных полутоновых изображений с монотонным изменением яркости пикселей в областях локальных экстремумов. Данные свойства позволяют рассматривать разработанный алгоритм в качестве основы для выделения на изображениях текселей, пятен, малоконтрастных объектов.