Исследование сегментации изображений дистанционного зондирования Земли методом Краскала и поиск одинаковых сегментов с использованием технологии перцептивного хэширования

Abstract

Одним из наиболее частых способов сегментации изображений является подход, ориентированный на методы построения графа по изображению. Среди прочих, как один из качественных алгоритмов, выделяют метод поиска минимального остовного дерева (MST). В данной статье представлено описание процесса сегментации изображения методом Краскала для поиска MST на изображениях дистанционного зондирования Земли с последующим выявлением «похожих» сегментов. В основной части статьи анализируется качество разделения на сегменты в зависимости от заданного параметра сегментации. Также исследуется зависимость качества сегментации от радиуса фильтра Гаусса для размытия изображений при заданном параметре сегментации. Выявляется оптимальное значение описанных выше параметров для сильно масштабированных изображений поверхности Земли, полученных со спутника. Приводятся иллюстрации результатов разбиения. One of the most common methods of image segmentation is the approach, oriented on methods of cutting a graph. Among others, as one of the qualitative algorithms, the method of searching for a minimal spanning tree is distinguished. This article describes the process of segmenting an image using the Kruskal method to search for MST on geo-pictures, and then identify "similar" segments. In the main part of the article, the quality of the division into regions is analyzed depending on the given segmentation threshold. Also, the dependence of the segmentation quality on the radius of the Gaussian filter for the blurring of images for a given segmentation parameter is investigated. The optimal value of the parameters described above for the highly scaled images of the Earth's surface obtained from the satellite is determined. Illustrations of the results of the decomposition are given.