Ein Graphennetzwerk für die Bildsegmentierung

Zusammenfassung

Ein hierarchisches Graphennetzwerk für die Bildsegmentierung, das eine gewisse Verwandschaft mit den irregulären Pyramiden hat, wird vorgestellt. In einer Ebene 1 des Netzwerks wird durch Verschmelzung von Regionen der Ebenel-1 ein Region Adjacency Graph (RAG) gebildet, dessen Regionen wiederum durch Verschmelzung den RAG der Ebene 1+1 bilden usw.. Zu jedem RAG einer Ebene 1 wird der zugehörige Pixel Adjacency Graph (PAG) gebildet, der über 4-Nachbarschaftsbe- ziehungen definiert, welche Pixel zu einem Segment, das als eine zusammenhängende Komponente (connected component) des PAG aufgefaßt wird, gehören. Die Zusammengehörigkeit von Segmenten oder Pixeln (Segmente der Ebene 0) wird durch ein Zusammengehörigkeitskriterium definiert, das die Differenz der mittleren Grauwerte von 4-benachbarten Segmenten mit einer adaptiven Schwelle vergleicht, die von der Standardabweichung der Grau werte in einer gewissen Nachbarschaft der betrachteten Segmente abhängt. Durch Mittelung der Grauwerte innerhalb der Segmente einer Ebene 1 erfolgt eine von Ebene zu Ebene effizienter werdende Rauschreduzierung, da die Segmente von Ebene zu Ebene wachsen, bzw. zumindest nicht kleiner werden. Auf diese Weise schreitet man bottom-up von lokaler über regionale zu globaler Verarbeitung. Der PAG der obersten Ebene 1_max definiert das Endergebnis der Segmentierung. Die Erzeugung der Graphen in jeder Ebene kann parallelisiert werden, sodaß eine effiziente parallel-serielle Verarbeitung möglich wird.