• Responsabil: Anca Morar
• Lansare: 15 decembrie
• Termen de predare: 19 ianuarie 2021, ora 23:55
• Regulament: https://ocw.cs.pub.ro/courses/spg/regulament_general
• Notă: Orice informație ce nu a fost acoperită în acest document este la latitudinea voastră!

Segmentarea prin divizare recursiva porneste de la premiza ca intrega imagine este omogena. Daca acest lucru nu este adevarat, atunci imaginea este divizata in patru regiuni egale. Procedura de divizare este aplicata recursiv pana cand se obtin numai regiuni omogene (conform unui criteriu). Aceasta segmentare este descrisa in cursul 15.

Acest algoritm pleaca de la segmentarea prin divizare recursiva, dar daca o regiune este omogena, se verifica daca aceasta poate fi unificata cu o regiune adiacenta (se realizeaza unificare daca cele doua regiuni sunt similare). Aceasta segmentare este descrisa de asemenea in cursul 15.

Un criteriu pentru verificarea omogenitatii unei regiuni poate fi: $I_{max} - I_{min} < T_1$, unde $I_{max}$ reprezinta intensitatea maxima in regiunea curenta, $I_{min}$, intensitatea minima, iar $T_1$, un prag stabilit.

Un criteriu pentru verificarea similaritatii dintre doua regiuni este diferenta mica intre media intensitatilor regiunilor: $|I_{avg_{R_2}} - I_{avg_{R_1}}| < T_2$, unde $I_{avg_{R_1}}$ reprezinta media intensitatilor primei regiuni, $I_{avg_{R_2}}$, media intensitatilor celei de-a doua regiuni, iar $T_2$, un prag stabilit.

Pentru segmentarea imaginilor color, se pot folosi diferite spatii de culoare:

1. HSV, HSI, care permit segmentarea pe baza nuantei (H), a saturatiei (S) sau a intensitatii (V/I)
2. RGB, care permite segmentarea pe baza celor trei canale, rosu, verde, albastru (este sensibil la variatii ale luminozitatii)
3. YCbCr, care permite segmentarea pe baza luminantei (Y) si a cromaticitatii (Cb, Cr)

Tema consta in implementarea unei segmentari prin divizare si unificare care se aplica pe o imagine color. Pentru criteriile de verificare a omogenitatii unei regiuni si a similaritatii dintre doua regiuni, se vor testa doua variante (varianta se va alege in functie de apasarea unei taste sau in functie de alta metoda de selectie):

1. criteriile se vor calcula in functie de nuanta (H) din spatiul HSV
2. criteriile se vor calcula in functie de luminanta (Y) si cromaticitate (Cb, Cr), in spatiul YCbCr (se va verifica daca criteriile sunt indeplinite pe toate cele trei canale, Y, Cb si Cr).

Astfel, imaginea in format RGB va trebui convertita fie in spatiul HSV fie in spatiul YCbCr. Puteti in loc de spatiul HSV sa utilizati spatiul HSI. Spatiile de culoare si conversia acestora din RGB sunt explicate in cursul 12.

Algoritmul de segmentare prin divizare recursiva produce o imagine segmentata care poate fi reprezentata printr-un arbore cuadric. Acest arbore cuadric poate fi utilizat in etapa de unificare, in determinarea regiunilor adiacente unei regiuni.

• Conversia in spatiul HSV (5 puncte)
• Conversia in spatiul YCbCr (5 puncte)
• Divizarea (40 puncte) - verificarea omogenitatii utilizand cele doua spatii de culoare (HSV si YCbCr) si impartirea recursiva in 4 regiuni
• Unificarea regiunilor adiacente (40 puncte) - determinarea regiunilor adiacente, verificarea similaritatii utilizand cele doua spatii de culoare (HSV / YCbCr) si unificarea efectiva
• Afisarea rezultatului (10 puncte)
  • La apasarea unei taste (sau alta metoda de selectie) se va afisa o imagine, unde pixelii dintr-o regiune vor fi colorati in media acelei regiuni
  • La apasarea unei alte taste, se va afisa o imagine, in care pixelii dintr-o regiune vor fi colorati in functie de ID-ul regiunii din care fac parte. Se poate utiliza orice functie care asociaza unui ID o culoare, atata timp cat culorile asociate cu doua ID-uri difera vizibil intre ele.

Exemplu de afisare a rezultatelor segmentarii (cazul 2), in care fiecare ID de regiune are asociata o culoare (a - imaginea initiala, b - imaginea segmentata, in care sunt evidentiate regiunile):