reverse phone lookup
Print
Computer Science: Image Segmentation Using Superpixel Based Split and Merge Method

 

Image Segmentation Using Superpixel Based Split and Merge Method

Loay . K.Abood, Raad.A.Mohammed*

Department of Computer Science College of Science, University of Baghdad, Baghdad, Iraq.

Abstract

   A super pixel can be defined as a group of pixels, which have similar characteristics, which can be very helpful for image segmentation. It is generally color based segmentation as well as other features like texture, statistics…etc .There are many algorithms available to segment super pixels like Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) super pixels and Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN). SLIC algorithm essentially relay on choosing N random or regular seeds points covering the used image for segmentation. In this paper   Split and Merge algorithm was used instead to overcome determination the seed point's location and numbers as well as other used parameters. The overall results were better from the SLIC method depending on single threshold, which control the segments number needed (like 0.2) to accomplish the task.

انقسام الصورة باستخدام عناصر الصورة المميزة استناداً لطريقة الانشقاق والدمج

لؤي كاظم عبود ، رعد احمد محمد*

قسم الحاسبات ، كلية العلوم ، جامعة بغداد ، بغداد ،العراق.

الخلاصة:

 يُمْكِنُ أَنْ تُعرّفَ super pixel(عناصر الصورة المميزة) كمجموعة عناصر الصورة التي لَها خصائصُ متماثلةُ، التي يُمكنُ أَنْ تَكُونَ طريقة مساعدةَ جداً لتجزئة الصورةِ. ويعتبر اللونُ عموما كأساس لعملية التجزئة هذه بالاضافة الى المميزات الاخرى(كالنسجة,المميزات الاحصائية ..الخ) . هناك العديد مِنْ الخوارزمياتِ المتوفرِة لتَقسيم لتجزئة الصورة مثل slic و خوارزميةً التعنقد المكاني للتطبيقات اعتمادا على الكثافة اللونية بوجود الضوضاءDBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise ) . تعتمد خوارزميةُ slic اساساً على إخْتياَرعدد ( n ) من النقاط العشوائية أو المنتظمة والتي تغطي فضاء الصورةِ المستعملةِ لغرض تجزئة الصورة الى اجزاء لها صفات مميزة. في هذا البحث تم استخدام خوارزميةَ التقسيم والدمج (split & merge) لتَحديد مواقع النقاط واعدادها عوضا عن العشوائية في الخوارزمية السابقة بالاضافة الى التخلص من بعض المتغيرات الواجب تحديدها من قبل المستخدم لكل صورة ( حسب طبيعة الصورة). و كَانتْ النتائج أفضل مِنْ الطريقة القياسية SLIC مع الاحتياج الى تحديد قيمة عتبة (threshold) ملائمة والتي بدورها تتحكم بعدد تقسيمات الصورة مثل (0.2 ( وغيرها لانجاز المهمّة.


alt