Similarity Ratio Based Adaptive Mahalanobis Distance Algorithm to Generate SAR Superpixels
Notice bibliographique
Résumé
Superpixel algorithms are aimed to partition an image into multiple similar sized segments based on similarity and proximity of pixels. In the heterogeneous regions, the boundaries of the objects should adhere well to the superpixels, and in the homogeneous parts, the pixels should be clustered so that compact superpixels are generated. Since speckle noise inherently exists in synthetic aperture radar (SAR) images their segmentation is considerably more difficult. In this article, the first contribution is the use of Mahalanobis distance instead of Euclidian, so that the superpixels can have elongated shapes to fit the complex structure of the real world better. Secondly, this geometric distance term is combined with similarity ratio term, which leads to even better performance on SAR images. Finally, the global constant that determines the relative importance of geometric proximity and pixel intensity similarity terms, whose best value should be chosen for each image, is considered. Instead of a global constant, its value is determined individually for each superpixel pair as a function of the average values of the superpixels. Experimental results with synthetic and real images demonstrate that the proposed approach has better segmentation performance than many of the existing state-of-the-art algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».