Como um adendo à resposta de Penelope , duas famílias populares (e modernas) de algoritmos.
Superpixels
Uma família muito popular de algoritmos chamada Superpixels está muito na moda agora (existem até algumas sessões de Superpixel em conferências de CV). Os superpixels são muito parecidos com a super segmentação (como o que a bacia hidrográfica oferece), então é necessário algum pós-processamento.
Os superpixels podem ser vistos como pequenas regiões de imagens homogêneas . A distância entre os pixels é avaliada como na filtragem bilateral, ou seja, é uma mistura entre a distância espacial e a semelhança visual que chega a 0 quando estão próximas e semelhantes e a algum valor maior caso contrário.
Em seguida, os métodos de superpixels tentam vários critérios para formar pequenas regiões homogêneas com relação a essa medida. Existem muitos deles (com base em gráficos, modo de busca / clustering ...), então acho que é melhor encaminhá-lo para este relatório técnico .
(editar :) Caso alguém esteja procurando um trabalho publicado por pares, este artigo é dos mesmos autores e cobre o mesmo material que o relatório técnico:
R. Achanta, A. Shaji, K. Smith, A. Lucchi, P. Fua, S. Susstrunk: Superpixels SLIC em comparação com os métodos de superpixel mais avançados
Observe como escrevi a primeira versão da resposta que visualmente os resultados são muito semelhantes ao que a super segmentação de bacias hidrográficas fornece a você. Isso é confirmado pelos autores do relatório técnico, que incluem bacias hidrográficas na parte do trabalho relacionada. Portanto, você também precisa fazer o mesmo pós-processamento: embora os superpixels possam ser recursos úteis para usar em vez de pixels, eles ainda precisam ser agrupados para formar regiões de nível superior, se você precisar rastrear / detectar objetos.
Métodos de segmentação baseados em gráficos
Outra família popular de algoritmos vem da análise da relação de pixels, ou seja, como os pixels são próximos em sua aparência. Isso gera uma família de métodos de segmentação baseados na teoria dos grafos, como o corte normalizado (J. Shi, J. Malik: cortes normalizados e segmentação de imagens ) .
Aqui está a intuição para essa abordagem: suponha que seus pixels agora sejam pontos (vértices) de um gráfico de alta dimensão.
No gráfico, dois vértices podem ser conectados por uma aresta , cujo peso é inversamente proporcional a alguma distância entre os vértices. Normalmente, a função de peso será recíproca de uma mistura entre a distância espacial e a semelhança visual 8 como na filtragem bilateral).
Então, dado esse gráfico, os algoritmos de segmentação podem procurar os melhores grupos de vértices, ou seja, grupos de vértices que possuem uma pequena distância intra-grupo e uma grande distância extra-grupo .
Na abordagem de corte normalizado, são tomados alguns cuidados adicionais para evitar viés introduzido pelos diferentes tamanhos populacionais dos clusters. Além disso, a exploração de gráficos pode ser evitada computando o SVD da matriz de pesos, também conhecida como matriz de conectividade na teoria dos grafos.
