Page 89 - Microsoft Word - Дисертація.docx

89

де I - яскравість в точці p, N – окіл точки p, median(·), mean(·) –
p
p
медіана та середнє значення яскравостей в околі N .
p
Використання медіани у виразі (2.4) дозволяє оцінити точки, з

якими яскравостями переважають в околі точки p. Якщо медіана більша

за середнє значення, то переважають точки із більшою за середнє

значення яскравістю і навпаки. Така ситуація якраз властива для точок,

які розташовані на краю об’єкта. При невеликому контрасті це дозволяє

додатково оцінити яскравості точок. Друга умова у виразі (2.4)

виступає обмежувачем для точок з малою яскравістю. У такий спосіб

ми відкидаємо точки, які не належать об’єкту.

Щоб не втратити точки, які належать об’єкту потрібно присвоїти

великі ваги тим ребрам, що їх поєднують. В цьому випадку доцільно

присвоїти точкам p та q у виразі (1.1) однакове значення яскравості,

наприклад у точці p. Це дозволяє „зберегти” точки об’єкта, яскравість

котрих відрізняється від середньої.

Для знаходження мінімального перерізу графа використаний

алгоритм наведений в [99]. У програмному коді використано бібліотеку

функцій для середовища Matlab, розміщену за адресом [100].

Щоб порівняти результати роботи методу сегментації на основі

пошуку мінімального перерізу графа, з використанням запропонованої

вагової функції, вибрано фрагмент зображення структури матеріалу,

який наведено на рис 2.14а. За точку відліку вибрано сегментацію на

основі встановлення порогу, проведену спеціалістом матеріалознавцем

(рис.2.14б). З метою оцінки вибраного порогу сегментації на рис. 2.14в

наведено результат накладання контуру сегментованого зображення

(рис.2.14б) на вихідне зображення (рис.2.14а). На рис. 2.14г і 2.14д

наведено результати сегментації з використанням вагових функцій у

вигляді (1.1), а на рис. 2.14е і 2.14є із використанням вагових функцій