Comment segmenter efficacement une image 2D en blobs de valeurs similaires? L'entrée donnée est un tableau n d'entier, qui inclut la teinte pour les pixels non gris et la luminosité des pixels gris. Je suis en train d'écrire un robot mobile virtuel utilisant Java, et j'utilise la segmentation pour analyser la carte et aussi l'image de la caméra. C'est un problème bien connu dans Computer Vision, mais quand il est sur une performance de robot est important, je voulais des entrées. L'algorithme est ce qui compte, donc vous pouvez poster du code dans n'importe quelle langue.Comment segmenter efficacement des images 2D en régions/blobs de valeurs similaires?
- Wikipedia article: Segmentation (image processing)
- [PPT] Stanford CS-223-B Lecture 11 Segmentation and Grouping (qui dit Mean Shift est peut-être la meilleure technique à ce jour)
- Mean Shift Pictures (papier est également disponible à partir Dorin Comaniciu)
+1 pour l'idée. C'est en fait la première chose que j'ai essayée, mais 1. Mon image originale est petite (100x100) et je veux préserver la taille de blob et 2. Quand il ramasse le bruit il est amélioré. Dans des situations réelles avec beaucoup de dégradés, ce serait une bonne idée. –
1. Je ne me suis pas mélangé pendant le down sampling, mais j'ai mis du flou gaussien sur l'ensemble de l'image pour réduire au minimum le petit bruit. 2. Je n'ai pas d'objectif spécifique, mais plus rapide signifie une mise à jour plus fréquente pour les robots. 3. Non, sonner beaucoup plus froid que l'inondation. –