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  • 《图像理解理论与方法》(2)

    第6章 场景中目标之间的关系

    借助于与或图和解析图表示。与或图有:与节点、或节点、终端节点。解析图是在与或图中或节点上选择分类标签得到的。

    6.2 与或图与解析图

    与节点表示实体到部分的分解;或节点为可选择子结构的开关。按平常意义理解即可。因或节点在在不同层次上均有,所以可以递归式的将很多目标场景合并在一块得到更大的与或图。解析图由解析树扩张而成。

    6.3 视觉词汇

    终端节点实际上可以出现在任何层次上,其集合称为词汇。视觉词汇是成对的结构,包括图像函数和关联集合。

    低层图像基元:Marr的要素图中“提出”。一个图像基元是由半环描述的具有d度关联结构的图像块。当两个半环匹配时两个基元就连在一起了。图像基元可生成图像的结构部分。

    中层图基元对:犹如视觉单词短语。体现对齐、平行、对称以及遮挡等关系。

    高层目标部分:目标部分也属于词汇描述,在真实世界图像中出现的频率较小。

    视觉词汇集合称为字典。

    6.3 关联和结构

    关联

    包括水平邻近关联和垂直约束关联。

    水平:bond型连接,连接低层图像基元;连接处和交叉节点,由各种连接方法和聚合规则形成,用于组织局部和目标结构(如旋转,同心,依附,共线等);目标之间的语义和功能关联。【与或图中常用一些跟节点相关的“地址变量”表达隐藏或不确定的关联,地址变量?】

    垂直:视觉目标常与其他关联物体一起形成典型的语境信息。(强调场景约束对目标识别的作用)

    结构

    将视觉字典和不同层次的抽象关联整合,形成结构,C=<V,E>(要素图结构)。

    视觉中的结构信息有时候可以通过图像推理得到。将2D要素图信息重构,解决遮挡,可得到2.1D要素图。数学模型为“混合Markov模型”。

    6.4 目标间关系的视觉应用

    星群模型优点很多。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/diligentcalf/p/3513167.html
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