Semplice estrazione oggetto interattivo - Simple interactive object extraction
Semplice estrazione oggetto interattivo ( SIOX ) è un algoritmo per l'estrazione di oggetti in primo piano da immagini a colori e video con l'interazione utente molto poco. E 'stato implementato come strumento di "selezione in primo piano" nel GIMP (dalla versione 2.3.3), come parte dello strumento tracciante in Inkscape (dal 0.44pre3), e in funzione in ImageJ e Fiji (plug-in). Implementazioni sperimentali sono stati segnalati anche per Blender e Krita . Anche se l'algoritmo è stato originariamente progettato per i video, praticamente tutte le implementazioni usano principalmente per SIOX ancora segmentazione di immagini. In realtà, si è spesso detto di essere l'attuale standard di de facto per questo compito in open-source mondo.
Inizialmente, uno strumento di selezione a mano libera viene utilizzato per specificare la regione di interesse. Essa deve contenere tutti gli oggetti in primo piano per estrarre e il minor numero possibile di informazioni. I pixel al di fuori della regione di interesse fanno da sfondo sicuro mentre la regione interna definisce un superset di primo piano, vale a dire la regione sconosciuta. Un cosiddetto pennello in primo piano viene poi utilizzato per contrassegnare le regioni in primo piano rappresentativi. L'algoritmo genera una maschera di selezione. La selezione può essere raffinato sia aggiungendo ulteriori marcature di primo piano o con l'aggiunta di marcature di sfondo utilizzando il pennello di sfondo.
Tecnicamente, l'algoritmo esegue le seguenti operazioni:
- Creare un set di colori rappresentativi di sicuro primo piano e sicuro sfondo, le cosiddette firme colore.
- Assegnare tutti i punti di immagine alle conoscenze acquisite o di sfondo da una ponderata ricerca vicino più prossimo nelle firme di colore.
- Applicare un po 'di immagine standard trattamenti piace erodere, si dilatano, e sfocatura per rimuovere gli artefatti.
- Trova le componenti in primo piano collegati che sono o abbastanza grande o contrassegnato da parte dell'utente.
Per il video di segmentazione dei sicuri di sfondo e in primo piano sicuri regioni sono apprese dalle statistiche di movimento. SIOX offre inoltre strumenti che permettono sub-pixel accurato affinamento dei bordi e aree elevata consistenza, i cosiddetti "pennelli dettaglio restringimento".
Come per tutti i segmentazione algoritmi, ci sono sempre le immagini in cui l'algoritmo non danno i risultati perfetti. L'inconveniente più critica è la dipendenza SIOX colore. Anche se molte foto sono ben separabili in base al colore, l'algoritmo non può trattare con camuffamento. Se il primo piano e sfondo condividono molte sfumature identiche di colori simili, l'algoritmo potrebbe dare un risultato con parti mancanti o in primo piano erroneamente classificata. SIOX esegue circa altrettanto bene su diversi parametri di riferimento rispetto ai metodi di segmentazione grafi based, come Grabcut . SIOX è, tuttavia, più rumore robusta e può quindi essere utilizzato anche per la segmentazione di video. Ricerca metodi di segmentazione Graph-based per un taglio minimo e di conseguenza tendono a non eseguire in modo ottimale con strutture complesse.
L'algoritmo è stato inizialmente sviluppato presso il dipartimento di informatica presso Freie Universitaet di Berlino . Lo sviluppatore principale, Gerald Friedland , è ora docente presso il dipartimento EECS della University of California a Berkeley e anche uno Scientist dati principale presso il Lawrence Livermore National Lab . Egli continua a sostenere lo sviluppo tramite il sostegno, ad esempio nel Google Summer of Code .
Riferimenti
- G. Friedland, K. Jantz, R. Rojas: SIOX:. Simple Interactive Object Extraction in immagini fisse, Atti del IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2005), pp 253-259, Irvine (California), dicembre 2005. on-line articolo
- G. Friedland, K. Jantz, T. Lenz, F. Wiesel, R. Rojas: Oggetto taglia e incolla in immagini e video, International Journal of Semantic Computing Vol 1, No 2, pp 221-247, World Scientific, Stati Uniti d'America. , giugno 2007. articolo online
