Improving image segmentation using edge information
Notice bibliographique
Résumé
We report methods for image segmentation that combine region growing and edge detection. Existing schemes that use region-based processing provide unambiguous segmentation, but they often divide regions that are not clearly separated, while merging regions across a break in an otherwise strong edge. Edge-based schemes are subject to noise and global variation in the picture (e.g. illumination), but do reliably identify strong boundaries. Our combined algorithm begins by using region growing to produce an over-segmented image. This phase is fast (order N, where N is the number of pels in the image). We then modify the over-segmented output of the region growing using edge criteria such as edge strength, edge smoothness, edge straightness and edge continuity. Two techniques-line-segment subtraction and line-segment addition-have been investigated. In the subtraction technique, the weakest edge (based on a weighted combination of the criteria) is removed at each step. In addition technique, the strongest edge is used to seed a multi-segment line that grows out from it at both ends. At every junction, the adjoining edge that has the highest edge strength is appended. We have also investigated a form of look-ahead, where the growing of lines depends on the strength of the adjoining edge and those to which it is linked. The overall procedure for both techniques, current results and the areas for improvement and expansion have been discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».