The Multiresolution Segmentation al

The Multiresolution Segmentation algorithm locally minimizes the average heterogeneity
of image objects for a given resolution of image objects. It can be executed on an existing
image object level or the pixel level for creating new image objects on a new image object
level.
Figure 3.4. Result of multiresolution segmentation with scale 10, shape 0.1 and compactness
0.5
The multiresolution segmentation algorithm consecutively merges pixels or existing im-
age objects. Thus it is a bottom-up segmentation algorithm based on a pairwise region
merging technique. Multiresolution segmentation is an optimization procedure which,
for a given number of image objects, minimizes the average heterogeneity and maximizes
their respective homogeneity.
The segmentation procedure works according the following rules, representing a mutual-
best-fitting approach:
1. The segmentation procedure starts with single image objects of one pixel and re-
peatedly merges them in several loops in pairs to larger units as long as an upper
threshold of homogeneity is not exceeded locally. This homogeneity criterion is
defined as a combination of spectral homogeneity and shape homogeneity. You

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแบ่ง Multiresolution อัลกอริทึมเครื่องลด heterogeneity เฉลี่ยของวัตถุภาพสำหรับกำหนดความละเอียดของภาพวัตถุ มันสามารถดำเนินการกับที่มีอยู่ภาพวัตถุระดับหรือระดับพิกเซลสำหรับการสร้างวัตถุรูปใหม่บนวัตถุรูปใหม่ระดับรูปที่ 3.4 ผลของการแบ่ง multiresolution มีขนาด 10 ร่าง 0.1 compactness0.5อัลกอริทึมการแบ่ง multiresolution อย่างต่อเนื่องผสานพิกเซลหรือ im ที่มีอยู่-อายุวัตถุ ดังนั้น จึงเป็นอัลกอริทึมล่างสายแบ่งตามภูมิภาคแพร์ไวส์ผสานเทคนิค Multiresolution แบ่งเป็นกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งสำหรับจำนวนของวัตถุภาพ ลด heterogeneity เฉลี่ย และวางhomogeneity ที่เกี่ยวข้องของพวกเขาแบ่งขั้นตอนการทำงานตามกฎต่อไปนี้ การแสดงและการ-วิธีที่ดีที่สุดเหมาะสม:1. ขั้นตอนแบ่งเริ่มต้น ด้วยวัตถุรูปเดียวหนึ่งพิกเซลและ re-peatedly ผสานพวกเขาในหลายลูปในคู่หน่วยนานบนมีขนาดใหญ่ขีดจำกัดของ homogeneity ภายในไม่เกิน เกณฑ์นี้ homogeneityกำหนดเป็น homogeneity สเปกตรัมและ homogeneity รูปร่าง คุณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมการแบ่งส่วน multiresolution
ในประเทศลดความแตกต่างเฉลี่ยของวัตถุภาพสำหรับการแก้ปัญหาที่ได้รับภาพของวัตถุ ก็สามารถที่จะดำเนินการในที่มีอยู่ในระดับวัตถุภาพหรือระดับพิกเซลสำหรับการสร้างวัตถุภาพใหม่บนวัตถุภาพใหม่ระดับ. รูปที่ 3.4 ผลของการแบ่งส่วน multiresolution ที่มีขนาด 10, รูปร่างและความเป็นปึกแผ่น 0.1 0.5 ขั้นตอนวิธีการแบ่งส่วน multiresolution ติดต่อกันผสานพิกเซลหรือญที่มีอยู่ในวัตถุอายุ ดังนั้นมันจึงเป็นขั้นตอนวิธีการแบ่งส่วนล่างขึ้นบนพื้นฐานของภูมิภาคคู่เทคนิคการควบรวมกิจการ การแบ่งส่วน multiresolution เป็นขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพซึ่งเป็นจำนวนที่กำหนดของวัตถุภาพช่วยลดความแตกต่างเฉลี่ยและเพิ่มความสม่ำเสมอของตน. ขั้นตอนการแบ่งส่วนทำงานตามกฎต่อไปนี้คิดเป็น mutual- วิธีที่ดีที่สุดที่เหมาะสม: 1 ขั้นตอนการเริ่มต้นด้วยการแบ่งส่วนวัตถุภาพเดียวของหนึ่งพิกเซลและอีกpeatedly ผสานไว้ในลูปหลายคู่ไปยังหน่วยงานที่มีขนาดใหญ่เป็นเวลานานเป็นบนเกณฑ์ของความเป็นเนื้อเดียวกันไม่ได้เกินในประเทศ เกณฑ์เนื้อเดียวกันนี้จะกำหนดให้เป็นเนื้อเดียวกันการรวมกันของสเปกตรัมและความสม่ำเสมอของรูปร่าง คุณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการในการวิเคราะห์ภายในสามารถลดเฉลี่ย
ของภาพวัตถุให้ความละเอียดของวัตถุภาพ มันสามารถรันบนที่มีอยู่
ภาพวัตถุระดับหรือระดับพิกเซลสำหรับการสร้างวัตถุรูปภาพใหม่ในระดับวัตถุ

ภาพใหม่ รูปที่ 3.4 . ผลของการวิเคราะห์การแบ่งส่วนที่มี ขนาด 10 , รูปร่าง 0.1 0.5 และความเป็นปึกแผ่น

การวิเคราะห์ขั้นตอนวิธีในการติดต่อกันผสานพิกเซลหรือที่มีอยู่ใน
อายุวัตถุ ดังนั้นจึงต้องแบ่งส่วนขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับคู่เขต
ผสานเทคนิค การเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ เป็นขั้นตอนที่
สำหรับจำนวนของวัตถุภาพ , ลดผิดพวกผิดพ้องเฉลี่ยและเพิ่ม

ค่าของตนขั้นตอนการแบ่งงานตามกฎต่อไปนี้เป็นวิธีที่ดีที่สุดที่เหมาะสมร่วมกัน -
:
1 การแบ่งส่วนงาน เริ่มด้วยภาพเดียวที่วัตถุหนึ่งพิกเซลและ re -
peatedly ผสานพวกเขาหลายลูปในคู่ขนาดใหญ่หน่วยตราบใดที่บนเกณฑ์ของค่า
ไม่เกินในประเทศ นี้เป็นค่าเกณฑ์
หมายถึงการรวมกันของสเปกตรัมและค่าความสม่ำเสมอของรูปร่าง . คุณ