X33ZS1 4. Cvičení: Segmentace

Úkolem segmentace je rozdělit obraz na části odpovídající rozdílným oblastem nebo objektům ve skutečném světě. Z mnoha existujících metod segmentace vybíráme dvě, které zároveň ukazují obecněji použitelné algoritmy:

1. Mean-shift segmentace shlukuje body obrazu na základě podobnosti jejich vzhledu a blízkosti jejich pozice. Chování metody je řízeno pouze dvěma parametry s jasným "fyzikálním" významem.

Úkoly

1. Rozdělte fotografii přehrady Fláje mean-shift segmentací na břeh, vodu, oblohu a vegetaci. [2.75b]
   • Odvoďte vzorec gradientu pro Epanečnikův kernel, potřebný pro implementaci.
   • Zobrazte výsledek na obraze o čtvrtinových rozměrech: imresize(im,0.25).
   • Pod výsledkem uveďte zvolenou velikost kernelu a zdůvodněte svoji volbu.
   • Není-li volba jednoznačná, ukažte výsledek pro různé kernely a vysvětlete výhody/nevýhody.

Poznámka: nepožadujeme perfektní segmentaci, např. tento výsledek uznáme bez námitek. Při implementaci můžete použít funkci cutout (stáhnete si aktualní verzi z 24.10.2008) pro získání výřezu dat kolem bodu v prostoru.