Graph-Based Methods in Image Segmentation

Michael Holuša

Disertační práce

Anotace:

V této práci se zaměřujeme na problematiku segmentace obrazu metodami z teorie grafů. Segmentace obrazu je technikou počítačového vidění pro rozdělení obrazu na více segmentů. Přestože je tento problém studován již dlouhou dobu, vývoj nelze považovat za dokončený. Vážený graf je běžnou reprezentací obrazu, která umožňuje použít známé techniky z teorie grafů v segmentaci obrazu. V kapitole zabývající se aktuálním stavem dané problematiky jsou shrnuty grafové metody, které se často používají v oblasti segmentace obrazu; nejkratší cesta, grafové řezy, náhodná procházka a minimální kostra grafu. V posledních letech bylo představeno mnoho algoritmů, které využívají uvedené grafové metody, což ukazuje, že se jedná o uznávané metody v této oblasti. Zjistili jsme však, že některé z nich nepracují dobře v komplikovanějších obrazech, což bylo motivací k nalezení nových metod. Náš příspěvek do této oblasti lze rozdělit do tří částí; (i) představíme novou vzdálenost, která je navržena pro grafy a obrazy. Tato nová vzdálenost dosahuje některých pozitivních vlastnosti ve srovnání s jinými vzdálenostmi. (ii) Představíme dvě nové formy datového členu pro energetickou funkci, která se používá v metodě segmentace pomocí grafových řezů. (iii) Představíme novou metodu segmentace, jejíž princip je podobný procesu anizotropní difuze. Metoda je inspirována proudem kapaliny v potrubí.

Abstract:

In this thesis, we focus on the problem of image segmentation using the methods from the graph theory. Image segmentation is a technique of computer vision for partitioning the image into multiple segments. Although this problem has been studied for a long time, the progress cannot be considered to be finished. A weighted graph is a common image representation that allows to apply the well-known techniques from the graph theory in image segmentation. In the state-of-the-art chapter of this thesis, we summarize the graph methods that are frequently used in the area of image segmentation; the shortest path, graph cuts, random walker, and minimum spanning tree. Many papers dealing with the mentioned methods have been published in recent years, which shows that the methods are reputable in this area. However, we illustrate that some of them do not perform well in more complicated images, which was the motivation to find new methods. Our contribution to this area can be split into three parts; (i) we introduce a new distance that is indented for graphs and images. In comparison with other distances, certain positive properties of the new distance are shown. (ii) We present two new forms of the data term for the energy function that is used in the graph cuts segmentation method. (iii) We introduce a new segmentation method whose principle is similar to the anisotropic diffusion process. The method is inspired by the flow of a liquid in a mesh of pipes.

Klíčová slova

segmentace obrazu, grafové metody, nejkratší cesta, grafová vzdálenost, grafové řezy, energetická funkce, anizotropní difuze

Keywords

image segmentation, graph methods, shortest path, graph distance, graph cuts, energy function, anisotropic diffusion

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 9. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 7. 3. 2019
• Vedoucí: Eduard Sojka
• Oponent: Tomáš Svoboda, Petr Čermák, Pavel Zemčík

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Doktorský studijní program / obor:
Informatika, komunikační technologie a aplikovaná matematika / Informatika