प्रासंगिक तत्वों के एकत्रीकरण और संकेत एकीकरण द्वारा छवि खंडन

हम एक ऐसा दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जिसमें छवि खंडन के लिए कई संकेतों का उपयोग किया जाता है। एक छवि से शुरू होकर, हम नीचे से ऊपर की एकत्रीकरण के चरणों की एक श्रृंखला निष्पादित करते हैं जिसमें पिक्सेल को क्रमशः मिलाकर बड़े से बड़े क्षेत्रों का निर्माण किया जाता है। प्रत्येक चरण में हम पास के क्षेत्रों के जोड़े पर विचार करते हैं और यह आकलन करने के लिए एक संभाव्यता माप प्रदान करते हैं कि उन्हें एक ही खंड में शामिल किया जाना चाहिए या नहीं। हमारा संभाव्यीय स्वरूपण प्रत्येक क्षेत्र के चारों ओर के स्थानीय क्षेत्र में तीव्रता और बनावट वितरण को ध्यान में रखता है। यह क्षेत्रों की ज्यामिति पर आधारित पूर्वाग्रहों को भी शामिल करता है। अंततः, तीव्रता और बनावट संकेतों के आधार पर बाद के परिणामों को विशेषज्ञों के मिश्रण के स्वरूपण का उपयोग करके एकीकृत किया जाता है। यह संभाव्यात्मक दृष्टिकोण एक ग्राफ कोर्सनिंग योजना में एकीकृत होता है जिससे छवि का पूरा पदानुक्रमित खंडन प्राप्त होता है। एल्गोरिदम की जटिलता छवि पिक्सेल की संख्या में रैखिक है और इसे लगभग किसी भी उपयोगकर्ता-स्वतंत्र मानकों की आवश्यकता नहीं होती है। हम विभिन्न ग्रे स्केल चित्रों पर अपनी विधि का परीक्षण करते हैं और अपने परिणामों की तुलना कई मौजूदा खंडन एल्गोरिदम से करते हैं।