Аннотация
Сегментация изображений играет важную роль в обработке изображений и компьютерном зрении. Для сегментации анизотропных текстур широко используется градиентный структурный тензор. Среди большого числа методов сегментации метод пороговой сегментации является наиболее универсальным из-за его эффективности и простоты. Как правило, сегментация для градиентного структурного тензора основана на использовании априорных данных. Иерархический метод основан на сравнении меры когерентности локальной ориентации текстуры с наперед заданным порогом. Предложено применить метод Оцу для автоматического выбора оптимальных порогов, чтобы разделить анизотропные текстуры. В соответствии с этим методом оптимальные пороги выбираются путем максимизации межклассовой дисперсии. Однако реализация метода Оцу для многоуровневой пороговой обработки требует много времени из-за неэффективного расчета межклассовой дисперсии. Разработан быстрый алгоритм выбора порогов Оцу на основе табличного метода. Предлагаемый подход обладает не только вычислительной эффективностью, но и не требует априорных предположений о свойствах текстур. Эксперименты на типовых изображениях показали, что предложенный алгоритм обеспечивает конкурентноспособные результаты. Рассмотрены примеры, демонстрирующие эффективность алгоритма для сегментации изображений линейных трасс, получаемых при проведении судебно-криминалистической экспертизы.
Ключевые слова: пороговая сегментация, анизотропные текстуры, градиентный структурный тензор, автоматический выбор, метод Оцу
