СПОСОБ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ КОНТУРОВ В АЛГОРИТМАХ РУЧНОЙ И АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ

1. Система (10) для количественной оценки неопределенности контуров, при этом упомянутая система (10) содержит:
по меньшей мере один процессор (42), запрограммированный с возможностью:
приема изображения (18), включающего в себя интересующий объект (OOI) (20);
приема полосы (32) неопределенности, определяющей границы области (34) в принятом изображении (18), причем область (34) включает в себя границу OOI (20);
определения границы в области (34) с использованием итерационной фильтрации области (34); и
определения по меньшей мере одного показателя неопределенности определения границы для области (34).
2. Система (10) по п. 1, в которой полоса (32) неопределенности включает в себя внутренний контур (28) и внешний контур (26), при этом внутренний контур (28) находится внутри внешнего контура (26).
3. Система (10) по любому из пп. 1 и 2, в которой процессор (42) дополнительно запрограммирован с возможностью:
отображения контура, представляющего определенную границу OOI (20), при этом контур кодирован цветом в соответствии с показателем неопределенности.
4. Система (10) по любому из пп. 1 и 2, в которой процессор (42) дополнительно запрограммирован с возможностью:
для каждой из по меньшей мере одной из множества
подобластей, задающих область (34):
итерационной фильтрации подобласти до тех пор, когда границу в подобласти не будет возможно определить с доверительным уровнем, превышающим заданный уровень; и
определения границы в фильтрованной подобласти.
5. Система (10) по п. 4, в которой процессор (42) дополнительно запрограммирован с возможностью:
для каждой из по меньшей мере одной из множества подобластей:
определения показателя неопределенности определения границы для подобласти, при этом показатель неопределенности основан на числе итераций.
6. Система (10) по п. 4, в которой множество подобластей включает в себя подобласть для каждой точки (36) неопределенности внутри области (34), при этом подобласть задана точками сегмента (38) внутренней линии и сегмента (40) внешней линии точки (36) неопределенности, причем сегмент (38) внутренней линии продолжается от точки (36) неопределенности до проекции точки (36) неопределенности на внутренний контур (28) полосы (32) неопределенности, и сегмент (40) внешней линии продолжается от точки (36) неопределенности до проекции точки (36) неопределенности на внешний контур (26) полосы (32) неопределенности.
7. Система (10) по любому из пп. 1 и 2, в которой процессор (42) дополнительно запрограммирован с возможностью:
для каждой из множества подобластей, задающих область (34):
определения, следует ли фильтровать подобласть, при этом
определение включает в себя по меньшей мере одно из:
определения, можно ли определить границу OOI (20) в подобласти с доверительным уровнем, превышающим первый заданный уровень; и
определения, удовлетворяется ли условие остановки, причем условие остановки указывает, что доверительный уровень меньше, чем второй заданный уровень;
в ответ на определение, что границу OOI (20) можно определить в подобласти с доверительным уровнем, превышающим первый заданный уровень, или что условие остановки удовлетворяется, определения границ OOI (20) в подобласти; и
в ответ на определение, что границу OOI (20) невозможно определить в подобласти с доверительным уровнем, превышающим первый заданный уровень, и что условие остановки не удовлетворяется, итерационной фильтрации подобласти заданное число раз и повторения определения относительно того, следует ли фильтровать подобласть.
8. Система (10) по п. 7, в которой процессор (42) дополнительно запрограммирован с возможностью:
в ответ на определение, что границу OOI (20) можно определить в подобласти с доверительным уровнем, превышающим первый заданный уровень, или что условие остановки удовлетворяется, определения показателя неопределенности определения границы для подобласти.
9. Способ (50) количественной оценки неопределенности контуров, при этом упомянутый способ (50) содержит этапы, на которых:
принимают изображение (18), включающее в себя интересующий объект (OOI) (20);
принимают (52) полосу (32) неопределенности, определяющую контуры области (34) в принятом изображении (18), причем область (34) включает в себя OOI (20);
определяют (58) границу в области (34) с использованием итерационной фильтрации области (34); и
определяют (64) по меньшей мере один показатель неопределенности определения границ для области (34).
10. Способ (50) по п. 9, дополнительно включающий в себя этап, на котором:
отображают контур, представляющий определенную границу OOI (20), при этом контур кодирован цветом в соответствии с показателем неопределенности.
11. Способ (50) по любому из пп. 9 и 10, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:
для каждой из по меньшей мере одной из множества подобластей области (34):
выполняют итерационную фильтрацию (62) подобласти до тех пор, пока границу в подобласти не будет возможно определить с доверительным уровнем, превышающим заданный уровень; и
определяют (58) границу в фильтрованной подобласти.
12. Способ (50) по п. 11, дополнительно включает в себя этап, на котором:
для каждой из по меньшей мере одной из множества подобластей:
определяют (64) показатель неопределенности определения
границы для подобласти, при этом показатель неопределенности основан на числе итераций.
13. Способ (50) по п. 11, в котором множество подобластей включает в себя подобласть для каждой точки (36) неопределенности внутри области (34), при этом подобласть задана точками сегмента (38) внутренней линии и сегмента (40) внешней линии точки (36) неопределенности, причем сегмент (38) внутренней линии продолжается от точки (36) неопределенности до проекции точки (36) неопределенности на внутренний контур (28) полосы (32) неопределенности, и сегмент (40) внешней линии продолжается от точки (36) неопределенности до проекции точки (36) неопределенности на внешний контур (26) полосы (32) неопределенности.
14. По меньшей мере один процессор (42), запрограммированный с возможностью выполнения способа (50) по любому из пп. 9-13.
15. Постоянный машиночитаемый носитель (44) данных, содержащий программное обеспечение, которое управляет одним или более процессорами (42) для выполнения способа (50) по любому из пп. 9-13.