Во-первых, для ясности, вы работаете с алгоритмом дефаззификации, описанным в статье «Дефаззификация пространственных нечетких множеств путем минимизации расстояния признаков». Термин Ck изначально построен для k = 0 как:
Core(f) = {x is a member of a set X | m(x) >= m(y) for all y in X}
где f — некоторое дискретное двухмерное изображение в градациях серого, m(x) определяется как функция принадлежности с диапазоном [0, 1], а X формируется парами точек, принадлежащих области f. Затем Supp(f) формируется теми точками, где m(x) > 0. Для изображения в градациях серого f, где 0 — черный, это означает, что все, что не является черным, находится в Supp(f).
Итак, вот ввод f (который также представляет Supp(f)), Core(f) и Supp(f)\Core(f) соответственно. В терминах Matlab Core(f) определяется как: core = f; core(f ~= max(max(f))) = 0;
Теперь мы можем решить задачи в вопросе. Во-первых: «... среди всех пикселей p, принадлежащих Supp(F)\Ck, являющихся 4-соседями Ck ...", можно перевести как:
allp = imdilate(core, strel('diamond', 1)) - core;
allp_in_f = (allp/255) .* f;
предположим, что ввод имеет тип uint8. Второй оператор отбрасывает точки, которых нет в Supp(f), устанавливая их в 0, но в этом примере таких точек нет. Результат этого шага показан на следующем изображении:
Теперь: "... выберите пиксель p, который минимизирует расстояние d(F,Ck union {p})...". В этот момент любой пиксель p на последнем изображении минимизирует его, предположим, что метрика является L-бесконечностью (Чебышёв, шахматная доска, ...), но даже если бы мы выбрали норму L-1, все пиксели, кроме диагональных, удовлетворяли бы Это. Или, другая интерпретация (если мы полностью проигнорируем статью, поскольку она не упоминалась в вопросе): расстояние учитывает интенсивности в f, и метод хочет тот, который минимизирует взвешенное (интенсивности) расстояние. В этом случае, а также для будущих итераций (метод итерационный, описанный в статье) проще всего выполнить заливку от границы, полученной на последнем показанном изображении. Эта заливка будет выполняться в ширину, поэтому в первый раз, когда пиксель касается f, вы будете возвращаться назад и определять пиксель p, который минимизирует расстояние. Этот метод также известен как распространение волнового фронта.
person
mmgp
schedule
21.02.2013
Suppвы подразумеваете поддержку функцииf? Будучиfбинарным изображением, подразумевается ли поддержка включения точек в областиfили только тех, для которых установлено, что они принадлежат переднему плану?Ck- полная загадка в его нынешнем виде. Может быть, все это было взято из какой-то статьи, поэтому не могли бы вы указать хотя бы название этой статьи? - person mmgp schedule 21.02.2013f, вы можете определить, какой пиксельpобеспечивает минимальное расстояние (обратите внимание, что несколько пикселей могут обеспечить его). - person mmgp schedule 21.02.2013p. Меня смущает то, как проверить, что эти значенияpявляются 4-окрестностью значенияCk, особенно то, чтоCkявляется набором значений. Но я понял, что 4-окрестность здесь означает соседство с любой точкой в Ck. Не могли бы вы просто продемонстрировать эти две строки с помощью кода? Я действительно смущен тем, как объединить их обоих - person Simplicity schedule 21.02.2013F, которое является двоичным, не так лиSupp(F) == Core(F)тогда? Думаю, вы видите, как это все ломает. - person mmgp schedule 21.02.2013Core(F)формируется глобальным максимумом, не обязательно равным 1). Проблема в том, что вашFпредставляет собой двоичное изображение, а не оттенки серого. - person mmgp schedule 21.02.2013Fявляется результатом этого алгоритма: mathworks.com/matlabcentral/ обмен файлами/ - person Simplicity schedule 21.02.2013F, я понимаю, что диапазон значений пикселей [0-255]. Тогда это оттенки серого, не так ли? - person Simplicity schedule 21.02.2013[email protected]. Ждем вашего письма... - person Simplicity schedule 21.02.2013