АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Способ обучения устройства автоматического обнаружения представляющих интерес признаков на изображении, содержащий этапы, на которых:
принимают изображение по меньшей мере одного объекта для контроля, причем каждое изображение содержит множество пикселей;
сегментируют изображение на множество сверхпикселей, причем каждый сверхпиксель содержит множество пикселей, каждый из которых имеет сходные с другими атрибуты данных изображения;
в ответ на ввод данных пользователем, идентифицирующий по меньшей мере один представляющий интерес признак в одном или более сверхпикселей, классифицируют сверхпиксели по меньшей мере на два класса;
определяют, из библиотеки атрибутов данных изображения, подмножество атрибутов данных изображения, обеспечивающее предпочтительное различение между упомянутыми по меньшей мере двумя классами; и
обучают устройство с использованием упомянутого определенного подмножества атрибутов данных изображения для обеспечения автоматической классификации устройством сверхпикселей изображения на указанные по меньшей мере два класса.
2. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один из упомянутых по меньшей мере двух классов соответствует сверхпикселям, имеющим конкретный представляющий интерес признак.
3. Способ по п. 1, содержащий этап, на котором классифицируют конкретные сверхпиксели, относя их к конкретному классу, в ответ на ввод данных пользователем, идентифицирующий упомянутые конкретные сверхпиксели в качестве не имеющих представляющего(их) интерес признака(ов).
4. Способ по п. 3, в котором на этапе классификации:
относят сверхпиксели, активно выбранные посредством ввода данных пользователем, к одному или более соответствующим классам; и
причисляют все сверхпиксели, которые не были активно выбраны посредством ввода данных пользователем, к дополнительному классу.
5. Способ по п. 1, в котором подмножество атрибутов данных изображения содержит подмножество атрибутов данных изображения, обеспечивающих максимальное различение между сверхпикселями указанных по меньшей мере двух классов.
6. Способ по п. 1, в котором подмножество атрибутов данных изображения содержит атрибуты данных изображения, обеспечивающие наилучшее отношение "сигнал-шум" для предсказания правильного класса для одного или более сверхпикселей.
7. Способ по п. 1, в котором способ содержит этап, на котором определяют, из библиотеки атрибутов данных изображения, множество подмножеств атрибутов данных изображения, каждое из которых обеспечивает конкретный тип предпочтительного различения между упомянутыми по меньшей мере двумя классами.
8. Способ по п. 1, в котором сегментирование принятого изображения содержит этапы, на которых:
осуществляют "посев" множества пикселей конкретного принятого изображения; и
выращивают из каждого пикселя "посева" соответствующий сверхпиксель так, чтобы включать в него соседние пиксели, имеющие сходные атрибуты данных изображения, и исключать из него соседние пиксели, имеющие несходные атрибуты данных изображения.
9. Способ по п. 1, в котором ввод данных пользователем обеспечивают посредством осуществляемого вручную выбора сверхпикселей.
10. Способ автоматического обнаружения представляющих интерес признаков на изображении, осуществляемый обученным устройством, причем способ содержит этапы, на которых:
принимают изображение по меньшей мере одного объекта для контроля, причем каждое изображение содержит множество пикселей;
сегментируют изображение на множество сверхпикселей, причем каждый сверхпиксель содержит множество пикселей, каждый из которых имеет сходные с другими атрибуты данных изображения;
классифицируют сверхпиксели изображения по меньшей мере на два класса в соответствии с заданным подмножеством атрибутов данных изображения, определенным из библиотеки атрибутов данных изображения, обеспечивающим предпочтительное различение между упомянутыми по меньшей мере двумя классами; и
идентифицируют на основе упомянутых классифицированных сверхпикселей представляющие интерес признаки на упомянутом по меньшей мере одном объекте, подлежащем контролю.
11. Способ по п. 10, в котором на этапе классификации:
определяют атрибуты данных изображения, присущие упомянутым сверхпикселям;
сравнивают соответствующие атрибуты данных изображения для упомянутых сверхпикселей с упомянутым заданным подмножеством атрибутов данных изображения;
устанавливают, на основе упомянутого сравнения, какому классу соответствует каждый сверхпиксель; и
относят каждый сверхпиксель к соответствующему классу.
12. Способ по п. 11, в котором способ содержит этап, на котором классифицируют упомянутые сверхпиксели в соответствии с множеством подмножеств атрибутов данных изображения, каждое из которых обеспечивает некоторый конкретный тип предпочтительного различения между упомянутыми по меньшей мере двумя классами.
13. Способ по п. 12, в котором на этапе сегментирования сверхпикселей:
осуществляют "посев" множества пикселей конкретного принятого изображения; и
выращивают из каждого пикселя "посева" соответствующий сверхпиксель так, чтобы включать в него соседние пиксели, имеющие сходные атрибуты данных изображения, и исключать из него соседние пиксели, имеющие несходные атрибуты данных изображения.
14. Устройство, обученное способом по п. 1 для выполнения способа по п. 10.
15. Машиночитаемый носитель информации, содержащий хранящийся на нем код компьютерной программы, причем код компьютерной программы выполнен с возможностью, при исполнении его на процессоре, выполнять способ по п. 1 и/или способ по п. 10.
16. Способ, выполняемый как изображено на фиг. 2 или 3.
17. Устройство, выполненное с возможностью выполнять этапы любого из пп. 1-9.