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Stato di ricerca dell'applicazione Super Pixel
Nov 17, 2017

Il concetto di super pixel al più presto nel 2003 da Ren et al, l'algoritmo di super pixel per estrarre la percezione delle immagini in regioni significative, può essere usato per sostituire la struttura rigida della griglia del pixel, usando i pixel super invece del funzionamento dei pixel, può accelerare algoritmo basato su pixel esistente per migliorare alcuni dei risultati negli ultimi 10 anni.


Lo studio sul super pixel si è sviluppato rapidamente in patria e all'estero, è diventato una tecnologia chiave nel campo della ricerca di computer vision per molte applicazioni nella segmentazione dell'immagine, molti algoritmi di segmentazione esistenti basati sulla teoria dei grafi, come Ncut, il suo costo aumenterà come nodi nel grafico e diventano costosi, perché questo algoritmo limiterà la dimensione della dimensione dell'immagine per alcune applicazioni specifiche, come micrografie elettroniche della segmentazione dei mitocondri, la dimensione dell'immagine è grande, la segmentazione dell'immagine basata sulla griglia di pixel è molto difficile, la pixel dell'immagine attorno all'aggregazione super pixel utilizzando l'algoritmo SLIC, quindi ogni pixel come ogni nodo nel grafico per ottenere la segmentazione dell'immagine, può ridurre efficacemente la complessità dell'immagine, la segmentazione diventa facile da gestire.


Come mostrato nella Figura 11, l'utilizzo del metodo supervoxels SLIC, la segmentazione dell'immagine 3D di grandi dimensioni fino a miliardi di pixel e l'algoritmo sono di bassa complessità, riducono i requisiti di memoria, possono migliorare significativamente le prestazioni di Kohli et al. Per risolvere il problema di come apparterrà allo stesso frammento di segmentazione dell'etichetta con lo stesso problema di oggetto.

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Nella stima della posa umana, Mori et al. Prima l'immagine è divisa in blocchi di super pixel o più grandi, rileva e localizza il contorno delle articolazioni e degli arti del corpo umano, e quindi tutte le parti del corpo sono combinate con il pretrattamento di segmentazione Mori super pixel, migliora il modello di ricerca nell'immagine di l'efficienza e la precisione, e nelle immagini statiche nella stima della posa umana si ottengono buoni risultati, come mostrato nella figura 12.

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Nel campo del monitoraggio degli obiettivi, Wang et al. Proposto un algoritmo di tracciamento degli oggetti usando l'iper pixel per estrarre le informazioni sulla struttura dell'oggetto dalla prospettiva della visione a livello intermedio.


Usano un modello di discriminazione dell'aspetto basato su super pixel per fare in modo che il tracker distingua il target e lo sfondo attraverso il cavo di linea di livello intermedio. Quindi, l'attività di monitoraggio si trasforma in calcolo di un valore di trust dello sfondo di destinazione e il risultato del miglior candidato è ottenuto dalla stima a posteriori massima.


L'algoritmo di tracciamento può trattare efficacemente la deformazione, il monitoraggio del target in occlusione e occlusione, come mostrato nella Figura 13 Zhou et al. Proposto algoritmo di tracciamento del livello di guida super pixel, la definizione di una funzione di velocità per catturare la correlazione tra super pixel o target e sfondo, l'algoritmo ha una buona robustezza e alta efficienza di Liu che realizza il tracciamento di più veicoli nel mondo reale nel traffico video , l'informazione semantica viene introdotta nei super pixel, risolve efficacemente il problema di occlusione e frequente incrocio di veicoli diversi.


Wang et al. Ha esplorato il problema del tracciamento del bersaglio esplorando i super pixel in base alle informazioni visive attorno al target e proposto un modello di aspetto composto da diversi componenti

L'algoritmo è migliore di altri algoritmi nel caso di deformazione dell'oggetto e occlusione

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Può essere utilizzato anche in altri aspetti del compito di elaborazione di immagini super pixel, Gu et al. Super pixel utilizzati nella classificazione delle scene di immagini, la segmentazione dell'immagine per i blocchi di super pixel e l'estrazione di immagini SIFT, la formazione del descrittore visivo contestuale, e quindi utilizzare lo spazio in Pyramid per rappresentare l'immagine e il metodo di classificazione.


Tighe et al. Applica il super pixel all'analisi dei componenti di scena e propone un metodo di analisi delle immagini semplice, non parametrico ed efficiente. Fulkerson et al. Ha esposto il metodo di localizzazione del target e segmentando la classe target usando l'immagine super pixel. I loro risultati sperimentali sui set di dati Graz-02 e PASCAL VOC 2007 sono molto migliori di molti metodi esistenti di segmentazione dell'immagine.