Ein lokal-adaptives Ähnlichkeitsmaß als Kriterium der hierarchischen Regionenverschmelzung

Zusammenfassung

Bei agglomerativen Segmentierungsverfahren basiert die hierarchische Regionenverschmelzung auf dem Vergleich von Ähnlichkeitswerten. Dazu werden Distanzmaße benötigt, welche die Abstände von Regionen beschreibenden Merkmalsvektoren bestimmen. Im Unterschied zu gängigen Distanzmaßen operiert das hier vorgestellte Maß nicht auf statischen Merkmalsvektoren, sondern gewichtet Bereiche adjazenter Regionen, die nahe der jeweiligen Regionengrenze liegen hoch, so dass bei Regionen mit hoher interner Merkmalsvarianz — z.B. große Grauwertverläufe — die Einflüsse solcher Pixel reduziert werden, die sich weit entfernt von der Regionengrenze befinden. Das lokal-adaptive Ähnlichkeitsmaß wurde in einen multiskalaren Segmentierungsalgorithmus integriert. Experimentelle Ergebnisse werden auf medizinischen Bildern verschiedenster Kontexte präsentiert.