Преобразование лесовосстановления изображений - Image foresting transform


В практике цифровая обработка изображений Александр X. Фалькао, Хорхе Стольфи и Роберто де Аленкар Лотуфо создали и доказали, что Преобразование лесов изображений (IFT) можно использовать для экономии времени при обработке двухмерных, трехмерных изображений и движущихся изображений.[1]

История [1]

В 1959 году Дейкстра использовал сбалансированная структура данных кучи[1][2] улучшить алгоритм, представленный Муром в 1957 г.[1][3] и Беллман в 1958 г.[1][4] который вычисляет стоимость путей в общем графике. В Ковшовая сортировка Десять лет спустя Диал усовершенствовал алгоритм.[1][5] С тех пор алгоритм был доработан и модифицирован многими способами. Именно эту версию усовершенствовали Фалькао, Стольфи и Лотуфо.[1]

Определение [1]

Преобразование представляет собой усовершенствованную версию алгоритма кратчайшего пути Дейкстры, оптимизированную для использования более чем одного входа и максимизации операторов цифровой обработки изображений.[1][2] Преобразование создает график пикселей в изображении, и связи между этими точками являются «стоимостью» изображаемого пути. Стоимость рассчитывается путем проверки характеристик, например шкалы серого, цвета, градиента и многих других, пути между пикселями. Деревья создаются путем соединения пикселей, которые имеют одинаковую или близкую стоимость для применения, выбранную оператором. Устойчивость преобразования требует затрат и требует много места для хранения кода и обрабатываемых данных. Когда преобразование завершено, возвращаются предшественник, стоимость и метка. Большинство операторов, используемых для обработки цифровых изображений, могут использовать эти три части информации для оптимизации.

Оптимизация [1]

В зависимости от того, какой оператор обработки цифрового изображения был выбран в отношении алгоритма, может быть дополнительно настроен для оптимизации в зависимости от того, что использует этот оператор. Алгоритм также можно оптимизировать, исключив пересчет путей. Это достигается за счет использования внешней справочной таблицы для отслеживания вычисленных путей. «Обратные дуги» можно устранить, сравнив стоимость пути в обоих направлениях и исключив более дорогой путь. Также существует случай, когда алгоритм возвращает бесконечность для некоторых путей. В этом случае можно установить пороговое число, заменяющее бесконечность, или путь будет исключен и не будет использоваться в дальнейших вычислениях.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ж грамм час я j Фалькао, А. Стольфи, Дж. Де Аленкар Лотуфо, Р.: "Преобразование лесовосстановления изображений: теория, алгоритмы и приложения ", В IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, ТОМ 26, № 1, ЯНВАРЬ 2004
  2. ^ а б Э. В. Дейкстра, "Замечание о двух проблемах, связанных с графами, ”Numerische Mathematik, vol. 1. С. 269-271, 1959.
  3. ^ Э. Ф. Мур, «Кратчайший путь через лабиринт», Proc. Int’l Symp. Theory of Switching, стр. 285-292, апрель 1959 г.
  4. ^ Р. Беллман, "О проблеме маршрутизации, ”Quarterly of Applied Math., Vol. 16. С. 87-90, 1958.
  5. ^ R.B. Dial, "Лес кратчайшего пути с топологическим упорядочением, ”Comm. ACM, т. 12, вып. 11, стр. 632-633, ноябрь 1969 г.