階層式物體邊界偵測與描述

Abstract

物體邊界偵測高階層影像處理中最重要之步驟。傳統的邊界偵測演算法多數以複雜而 緩慢的計算，換取較佳的偵測效果，然而在高雜訊背景下亦未能達到理想。我們嘗試 以簡單的偵測運算元著手，經過財運界特性分析加以修改，做初步的偵測。在考慮資 料量減少後，再以其統計特性做邊界修正。完成邊界偵測，則以角隅特性建立邊界描 述以提供影像處理之應用。如此可以得到時間以及雜訊免疫上的改進效果。 本文探討一個利用階層式影像資料為基礎，以快速的淀算法求得物體邊界，並且提供 影像壓縮、儲存、重建之系統。對於輸入的影像資料，我們以修正的KIRSCH一維邊界 偵測運算元作為前處理，選擇可能的邊界點為更高層分析之事先資訊（PRIORI IMFOR MATION）。對於已偵測的邊界點，我們根據其對應於原影像的灰暗度，以最相似且包 容最多點的兩相（INARY）區域邊界取代之。經過多次反覆此演算法，可以得出最佳□ う疑銢匟I。最後，以邊界上角隅為特徵點進行資料壓縮。並以一個儲存點間連接秩□ ヰ瑰仵蚻鬼垂媦v像之依據。B-SPLINE 用於繪出此影像以得到平滑的邊界連續性。綜 合整個系統，影像中物體將可以被快速偵測並描述，特別對於高主計背景之影像邊界 有雜訊免疫的效果。符合於原先之假設與要求。