Iverson operátor

Az Iverson-operátor a számítógépes látás területén a képek éleinek észlelésére szolgáló operátor. Lee Iverson [1] és Steven Zucker [2] fejlesztette ki . A módszer leírása először az 1995. októberi IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence-ben jelent meg [3] .

Ennek a módszernek az volt a célja, hogy javítsa a meglévő lineáris operátorok határfelismerési teljesítményét azáltal, hogy logikai ellenőrzéseket ad hozzá a határ meglétére. Ez lehetővé tette a hibásan felismert vonalak számának csökkentését az érzékenység elvesztése nélkül.

Az algoritmus előnyei

Az algoritmus fő előnye a hamis pozitív válaszok számának jelentős csökkenése (a nem létező határok felismerése) a korábban létező algoritmusokhoz képest.

Ezenkívül az Iverson operátor lehetővé teszi, hogy világosan megkülönböztessen 3 típusú határt:

Élek ( angol step-edges ).
Világos vonalak ( pozitív kontrasztvonalak ) .
Sötét vonalak ( angol negatív kontrasztvonalak ).

Az algoritmus alapjai

Ez az algoritmus az úgynevezett logikai/lineáris operátorok családján alapul , amelyek egyesítik a lineáris operátorok elméletét és a logikai algebrát . Az ezekben az állításokban szereplő vizsgálati feltételek 2 különböző osztályba sorolhatók:

Normál feltételek vagy merőleges feltételek ( eng. normál feltételek ) – olyan feltételek, amelyek a talált határ felismerésére és kategorizálására szolgálnak.
Tangenciális feltételek vagy érintő feltételek ( angolul tangential conditions ) - olyan feltételek, amelyek garantálják a talált határ folytonosságát.

A kétdimenziós logikai / lineáris operátor általános formája a következő:

\mathbf {\Psi } (x,y)=T(x)\times N_{i}(y)

Ahol a helyi ortonormális koordinátarendszer. Ez az operátor két egydimenziós logikai/lineáris operátor derékszögű szorzata. Az operátor (tangenciális operátor) a vizsgált határ folytonosságát, az operátor (normál operátor) pedig a határ meglétét ellenőrzi, ahol az index a figyelembe vett határ típusát határozza meg: $(x,y)$ $\psi$ $T$ $N_{i}$ ${\displaystyle i\in \{P,N,E\))$

$P$ - világos vonalakhoz
$N$ - sötét vonalakhoz
$E$ - világos vagy sötét területek széleihez

Az operátor mindhárom szegélytípusnál azonos. $T$

Normál operátorok

A könnyű vonalak normál operátorának formája a következő: ${\displaystyle N_{P))$

N_{P}=n_{l}^{\prime }\wedge n_{r}^{\prime }\wedge n_{l}^{(3)}\wedge n_{r}^{(3 )}

Sötét vonalak esetén az operátor kifejezései teljesen ellentétes jelentést kapnak:

N_{N}=-n_{l}^{\prime }\wedge -n_{r}^{\prime }\wedge -n_{l}^{(3)}\wedge -n_{r} ^{(3)}

Az élek normál operátora:

N_{E}=n_{c}^{\prime }\wedge n_{l}^{\prime \prime }\wedge n_{r}^{\prime \prime }\wedge n_{l}^ {(4)}\ék n_{r}^{(4)}

Érintő operátorok

A tangenciális operátor , amely a határ folytonosságát ellenőrzi, a következő alakú: $T$

{\displaystyle T=t^{-}\wedge t^{+))

Lineáris komponensek

A fenti logikai/lineáris normális operátorok lineáris komponensei a Gauss -féle deriváltjait használó forma kifejezései , ahol a megfelelő derivált sorrendjét jelzi, és a bal oldalon a deriváltot, a jobb oldalon a deriváltot vagy a deriváltot adott pont. ${\displaystyle n_{i}^{k))$ $k$ ${\displaystyle i\in \{l,r,c\))$

Lineáris komponensek a következő értékekhez és vegyék fel ezeket: ${\displaystyle N_{P))$ ${\displaystyle N_{N))$

n_{l}^{\prime }=G_{\sigma }^{\prime }(x+\varepsilon )/2\varepsilon

n_{r}^{\prime }=-G_{\sigma }^{\prime }(x-\varepsilon )/2\varepsilon

n_{l}^{(3)}=-G_{\sigma }^{(3)}(x+\varepszilon )/2\varepszilon

n_{r}^{(3)}=G_{\sigma }^{(3)}(x-\varepszilon )/2\varepszilon

Lineáris alkatrészek a következőhöz: ${\displaystyle N_{E))$

n_{c}^{\prime }=G_{\sigma }^{\prime }(x)

n_{l}^{\prime \prime }=G_{\sigma }^{\prime \prime }(x+\varepszilon )

n_{r}^{\prime \prime }=-G_{\sigma }^{\prime \prime }(x-\varepszilon )

n_{l}^{(4)}=G_{\sigma }^{(4)}(x+\varepszilon )

n_{r}^{(4)}=-G_{\sigma }^{(4)}(x-\varepszilon )

Az operátorok lineáris komponenseinek konvolúcióját használva a kép bemeneti jelének függvényével az Iverson algoritmus lehetővé teszi, hogy ellenőrizze a helyi feltételeket a határok meglétére a kép egy bizonyos területén.

Lásd még

Jegyzetek

↑ Lee Iverson . Hozzáférés dátuma: 2012. február 25. Az eredetiből archiválva : 2009. december 14. (határozatlan)
↑ Steven W. Zucker . Letöltve: 2012. március 11. Az eredetiből archiválva : 2012. január 25.. (határozatlan)
↑ LA Iverson, SW Zucker "Logical/linear Operators for Image Curves", IEEE Trans. PAMI, 1995. október

Linkek

LA Iverson, SW Zucker "Logical/linear Operators for Image Curves" Archiválva : 2006. április 29. a Wayback Machine -nél
MD Heath, S. Sarkar, T. Sanocki, KW Bowyer "A robusztus vizuális módszer az élérzékelési algoritmusok relatív teljesítményének értékeléséhez" Archiválva : 2016. március 5., a Wayback Machine
Mintaelemzés és gépi intelligencia, IEEE-tranzakciók archiválva : 2012. január 18., a Wayback Machine -nél
Lee Iverson Archiválva : 2009. december 14. a Wayback Machine -nél
Steven W. Zucker Archiválva : 2012. január 25. a Wayback Machine -nél

Irodalom

LA Iverson, SW Zucker "Logical/linear Operators for Image Curves", IEEE Trans. PAMI, 1995. október
MD Heath, S. Sarkar, T. Sanocki, KW Bowyer "Egy robusztus vizuális módszer élérzékelési algoritmusok relatív teljesítményének értékelésére", IEEE Trans. PAMI, 1997. december