GrainAutLine - Képszegmentációs módszerek

A képszegmentáció célja meghatározni a kalcitszemcsék határait. Ebben a fő nehézséget az ikerkristályosodás miatti (általában) egyenes, egymással párhuzamos vonalak okozzák, melyek nagyon hasonlítanak a szemcsehatárokra, de nem azok.

Az ikerkristályok kezelésének két fő módja egyrészt a szegmentáció utáni kezelés, vagy a szegmentáció ikerkristály-toleráns megvalósítása.

A szegmentáció utáni kezelés egyik módja, ha a szemcsehatárokból készített szkeletonból gráfot építünk és abban olyan köröket keresünk, melyeknek vannak párhuzamos oldalaik. Ilyenkor a két hosszú, párhuzamos oldalt átvágva összevonhatjuk a szétesett szemcse részeit.

A második ábrán olyan ikerkristályok láthatók, melyek hosszú oldalait már magától átvágta a program. (Az ábrák Barancsuk Lilla szakdolgozatából származnak.)

Az ikerkristály-toleráns szegmentáció néhány lehetséges módja az Active Contours megközelítés, mely egyfajta elasztikus, kristályhatárokra illeszkedni próbáló hurkok iteratív mozgatásával keresi meg a szemcsehatárokat.

Egy másik lehetőség a szkeletonból kapott gráfban található hurkok kiválasztása oly módon, hogy minden hurok bizonyos jósági mértéket maximalizáljon, vagyis ne legyen közöttük se gyanús alakú hurok, sem lyukak a hurkok között. Az ilyen optimális hurok-kiválasztásra az egyik lehetőség a genetikus algoritmusok felhasználása. Ennek lényege, hogy minden lehetésges megoldást egy "egyednek" tekint, melynek "génjei" az aktuális megoldás paraméterei. (Például minden lehetésges hurokra van egy gén, mely megadja, hogy az a hurok szemcse-e vagy nem.) Nagyon sok ilyen egyedet generálva, majd azokat keresztezve és mutálgatva sok generáció után egyfajta természetes szelekció miatt jó eséllyel globálisan a legjobb egyedet kapjuk meg. (A természetes szelekciót egy jóságfüggvény képviseli, mely a túlélés esélyét befolyásolja.)

Ezeken kívül természetesen még számos más módszerrel is érdemes lehet próbálkozni.