Segmentação III
Paulo Sérgio Rodrigues
PEL205
Proposal
1
S 
K

i 1
piq
q 1
S ( A  B)  S ( A)  S ( B)  (1  q)S ( A)S ( B)
Proposta para o Cálculo de q
(P. S. Rodrigues e G. Giraldi 2009)
Do ponto de Vista de Teoria da Informação,
Quanto menor a entropia máxima Sq produzida por um valor de q
Relacionado com o máximo teórico possível Smax para um determinado
Sistema físico, maior é a transferência de informação contida no sistema.
Sq / Smax
Proposta
Sq / Smax
Proposta
Contribuições
• Se
0 < q < 1.0 o sistema é dito superextensivo
•
Se q = 1.0 o sistema é dito extensivo (tradicional)
•
Se q > 1.0 o sistema é dito sub-extensivo
Experimentos
A Base de Dados de Berkley
Características:
• public available ground truth human segmented;
• continuously updated;
• 1000 images from 40.000 Corel data base.
Experimentos
Medida de Segmentação
Simx  M x | H x  
2


M
(
i
)

H
(
j
)
 x
x
M
Simy  M y | H y  
 M
y (i )  H y ( j ) 
2
N
Simz  M z | H z  
2


M
(
i
)

H
(
j
)
 z
z
L
Sim  M | H   Simx  Simy  Simz
Experimentos
Comparação das Metodologias
• BGS: Boltzmann-Gibbs-Shannon
• NEC: Non-Extensive com q constante
• NEA: Non-Extensive com q adaptativo
Resultados
Simulação sob aumento crescente de ruído gaussiano
Resultados
Simulação sob aumento de ruido gaussiano
Conclusões
Principais Conclusões:
• É possível dizer que um valor de q automático pode
aproximar a segmentação automática daquele feita por
seres humanos.
• Mesmo que sempre seja possível calcular um valor ótimo
para q manualmente, a escolha não é intuitiva.
• 74% da performance atribuido ao NEA proposal é
uma indicação forte da não-extensividade de imagens
Naturais da base de dados de Berkley
Segmentação de Otsu
ideia
Segmentação de Otsu
Segmentação de Otsu
Segmentação de Otsu
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