Kép szegmentálása szuperpixelekre
Bevezetés
A képünket sokféle módon szegmentálhatjuk, ezen módszerek közül az egyik a szuperpixelekre való felbontás. A szuperpixel algoritmusok alapvető célja, hogy a pixeleket attól függően mennyire hasonlítanak egymásra összevonja, ezáltal a képet atomi régiókra bontja, amikre lecserélhetjük a merev pixel struktúrát. Segítségével a képhez alkalmazkodó területekre bontjuk a képet. Ezáltal csökkentjük a képeken a redundanciát, egyszerűbb alakra hozzuk a képet aminek köszönhetően további információkat nyerhetünk a képről. Ezenkívül az algoritmus más algoritmus alapjaként is szolgálhat. Erre a célra több algoritmus is létezik az egyik ezek közül a SLIC algoritmus.
SLIC algoritmus
Az algoritmus működésének alapja, hogy nem az egész képen keressük egy adott superpixelhez tartozó pixeleket, hanem csak a létrejövő szuperpixel középpontjához képest egy megadott környezetben. Ahogy ezt a következő képen is láthatjuk, ahol az S a létre jövő pixelek átlag szélessége.
Az algoritmus három fő fázisból áll:
- Inicializálás
- Hozzárendelés
- Frissítés
Inicializálás
Ebben a szakaszban elhelyezzük egymástól közel egyforma távolságra a majdani szuperpixelek középpontjait, amihez később rendelhetjük a pixeleinket. Az elhelyezésnél nem teljesen egyforma a távolság a közép pontok között, mivel szeretnénk elkerülni, hogy a középpontok pont egy éles határra kerüljenek. Ezért a középpontok elhelyezésekor egy 3x3 mas négyzetben megkeressük a legkisebb gradiensű pontot és oda helyezzük el a pixel középpontját.
Hozzárendelés
Ebben a szakaszban a már kiválasztott pixel középpontokon végighaladva rendeljük hozzájuk a pixeleket. Mint ahogy már írtam nem vizsgáljuk az egész képet, hanem csak a környező pixeleket vesszük figyelembe. Akkor rendeljük hozzá az adott pixelt a középpontunkhoz, ha a távolsága kisebb mint a már a pixelhez rendelt távolság. A távolság az alapján számítjuk ki, hogy mennyire egyezik a pixel szine a középpont színéhez, illetve hogy ténylegesen milyen távolságra van a két pixel egymástól. Ezeknek az arányát egy paraméterrel súlyozzuk, ez határozza meg, hogy a letrejött pixeleink mennyire lesznek szabadok, mennyire követhetik a színeket.
Frissítés
A frissítés szakasz feladata, hogy a hozzárendelés során kialakult pixelterületeken belül áthelyezze arra a pontra a pixel közepét ahol a legkisebb az átlagtól való eltérés. Miután sikeresen átraktuk a középpontokat újra futtatjuk a hozzárendelés szakaszt. Amikor áthelyezzük középpontokat a két pont különbsége alapján számolt hibákat összeszámoljuk. Addig ismételjük adott hozzárendelést illetve a frissités szakaszt amíg ez a hiba egy köszöbérték alá nem esik.
Szabad pixelek középponthoz rendelése
Végezetül azokat a pixeleket amiket egyik közepponthoz sem rendeltük hozzá, a hozzá legközelebb lévő középponthoz rendeljük. Ezzel biztosítva, hogy ne maradjon szabadon pixel.
Algoritmus pszeudokódja
/* Initialization */
Initialize cluster centers by sampling
pixels at regular grid steps S.
Move cluster centers to the lowest gradient
position in a 3 x 3 neighborhood.
Set label -1 for each pixel i.
Set distance infinit for each pixel i.
repeat
/* Assignment */
for each cluster center Ck do
for each pixel i in a 2*S x 2*S region around Ck do
Compute the distance D between Ck and i.
if D<d(i) then
set d(i) = D
set l(i) = k
end if
end for
end for
/* Update */
Compute new cluster centers.
Compute residual error E.
until E <= threshold
Algoritmus eredménye
