O que é segmentação baseada em bordas?
A segmentação baseada em bordas divide uma imagem em regiões ao detectar e conectar pixels de limite criados por fortes mudanças locais de intensidade ou cor. Limites fechados ou conectados são então usados para separar regiões candidatas.
Como funciona a segmentação baseada em bordas
Essa estratégia de segmentação começa com uma imagem da intensidade dos limites e a converte em contornos conectados que podem delimitar regiões. A limiarização, o afinamento, a conexão e a correção de lacunas influenciam se esses contornos formam uma topologia utilizável. Ela difere dos métodos de crescimento de regiões, que começam com a semelhança dentro de uma área, em vez de indícios no seu limite. A técnica se situa entre a filtragem de baixo nível e as tarefas posteriores que atribuem rótulos, medidas ou significado semântico às regiões resultantes.
Informações essenciais
- Um mapa de bordas não define, por si só, um interior e um exterior. O código de segmentação precisa fechar contornos e resolver interseções antes de poder construir máscaras de regiões sem ambiguidades.
- Um único trecho de limite ausente pode unir objetos vizinhos, enquanto contornos internos gerados pela textura podem dividir um objeto em várias regiões. Erros de conectividade são, portanto, estruturalmente significativos.
- A detecção de bordas em múltiplas escalas pode preservar os contornos principais enquanto suprime texturas finas, mas a escala escolhida também determina se pequenos objetos reais continuam disponíveis para a segmentação.
Quando a segmentação baseada em bordas é importante
Escolha essa abordagem quando os limites forem mais distintivos do que as texturas dentro de cada objeto. Bordas fracas, ruidosas ou interrompidas podem produzir regiões unidas ou fragmentadas, portanto pode ser necessário suavizar a imagem e corrigir os contornos.