מושגי ליבה
Ein Verfahren zur präzisen Erkennung und Vermessung der Mittellinie und Breite von dicken linearen Strukturen in Bildern, basierend auf einem linearen verankerten Gauß-Mischmodell und dem Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus.
תקציר
Der Artikel präsentiert einen Ansatz zur Detektion und Analyse von dicken linearen Strukturen in Bildern. Dafür wird ein lineares verankerten Gauß-Mischmodell verwendet, das die 3D-Grauwertverteilung des Bildes als Mischung von statistischen Verteilungen modelliert.
Der Kern des Verfahrens ist wie folgt:
- Die dicke lineare Struktur wird durch eine lineare verankerte Gaußverteilung beschrieben, die durch einen Skalenwert σ für die Dicke und eine Geradengleichung mit Radius ρ und Winkel θ parametrisiert ist.
- Der Erwartungs-Maximierungs-Algorithmus wird verwendet, um die Parameter des Mischmodells zu schätzen.
- Zwei Initialisierungsverfahren für den Winkelparameter θ werden verwendet: zufällige Initialisierung und Initialisierung basierend auf dem Hesseschen der Bildfunktion.
- Um mit komplexen Hintergründen und Rauschen umzugehen, wird ein Verfahren zur dynamischen Hintergrundsubtraktion vorgeschlagen.
Die Experimente zeigen, dass das Verfahren mit Hessescher Initialisierung und Hintergrundsubtraktion eine sehr genaue Detektion der linearen Strukturen ermöglicht, selbst bei unregelmäßigem Hintergrund und Vorhandensein von Unschärfe und Rauschen.
סטטיסטיקה
Die Standardabweichung σ der linearen Struktur m ist mit der Breite wm über die Beziehung 2σm = wm/√3 verknüpft.
ציטוטים
"Eine genaue Detektion der Mittellinie von linearen Objekten ist ein herausforderndes Thema in vielen sensiblen Anwendungen der Realwelt wie Röntgenbildgebung, Fernerkundung und Spurmarkenerkennung im Straßenverkehr."
"Modellbasierte Ansätze unter Verwendung von Hough- und Radon-Transformationen werden oft verwendet, sind aber für die Erkennung von dicken Linien nicht zu empfehlen, während auf Bildableitungen basierende Ansätze weitere schrittweise Verarbeitung erfordern, was ihre Effizienz von den Ergebnissen jedes Verarbeitungsschritts abhängig macht."