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Bereichsvergrößerung
reg_grow(M, x_gridsize, y_gridsize, num_regions) – Führt die stückweise-stetige energiebasierte Bereichsvergrößerungssegmentierung von M in num_regions Regionen durch und verwendet dabei ein Anfangsgitter von x_gridsize entlang der x-Achse und y_gridsize entlang der y-Achse.
Diese Funktion teilt ein Bild in mehrere homogene verbundene Bereiche mithilfe eines bereichsvergrößernden Algorithmus auf. Angrenzende Bereiche werden rekursiv zusammengeführt, bis das Bild die gewünschte Anzahl Regionen aufweist. Die bereichsbasierende Segmentierung dient zur Gruppierung von Regionen in ein Bild mit homogenen Eigenschaften, wie Intensität und Textur.
Der Schlüssel der bereichsbasierenden Segmentierung liegt in der Auswahl des besten Kriteriums für die Zusammenführung bzw. Aufspaltung. Der Algorithmus führt unter Zugrundelegung einer großen Anzahl an Bereichen angrenzende Bereiche, basierend auf der Homogenität beider Bereiche und der Länge der Grenze zwischen beiden Bereichen, rekursiv zusammen. Bereiche mit ähnlichen durchschnittlichen Intensitäten, die durch kurze Grenzen getrennt sind, werden eher zusammengeführt als Bereiche, die große Unterschiede in der Intensität oder lange Grenzen aufweisen. Dieses Verfahren zur Bereichszusammenführung wird angehalten, wenn die gewünschte Anzahl an Bereichen, num_regions, gefunden wird.
Argumente
M ist eine Bildmatrix.
x_gridsize, y_gridsize sind Ganzzahlen größer als oder gleich 2 und Teiler der Bildgröße.
num_regions ist eine Ganzzahl größer als oder gleich 2.