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ImageForestingComponents

ImageForestingComponents[image]

image を分割し，異なる成分に正の整数でラベルを付けた整数行列を返す．

ImageForestingComponents[image,marker]

marker で示された画素を含む成分に分割しようとする．

ImageForestingComponents[image,marker,r]

r で与えられた画素スケールで連結された成分を求める．

詳細

ImageForestingComponents[image,marker]は marker で指定された画素から始めて，グラフに基づいて image を分割する．
ImageForestingComponentsは，任意の2Dおよび3Dの画像に使うことができる．
ターゲットの領域 marker は以下のどちらでもよい．
markerimage マーカー画像

{pos₁,pos₂,…} 位置のリスト
位置 pos_iは標準的な画像座標系内にあると仮定される．

marker の非零要素は分割の重み付きシードとして扱われる．
ImageForestingComponentsは，各画素を前景成分に割り当てて，完全な分割を行う．
ImageForestingComponents[image,marker,r]は各成分の画素が半径 r 内で接続されている分割を行う．半径のデフォルト設定値は2である．
ImageForestingComponents[image,marker,{r₁,r₂}]は垂直方向と水平方向に異なる半径を指定する．

予備知識

ImageForestingComponentsは，画像森林化変換(image foresting transform, IFT)の適用を通して得られた整数配列を返す．この変換は，画像を，それぞれが「同じような」色を持つ画素の指標付きの成分に「分割（分離）」する手法を与える．画像森林化変換は，近傍画素の色の類似性に比例する重みを持ったエッジを繋いでグラフを構築し，次にこのグラフを分割することで行われる．
他の分割関数と同様に，ImageForestingComponentsは，各画素がその画素が現れる成分に対応する整数で置換された「ラベル配列」を返す．ImageForestingComponentsの特徴は，各画素が何らかの成分に割り当てられる点である．これは，独立した「背景」が存在しないことを意味する．他の分割スキームとは異なり，ImageForestingComponentsは，強度値に変換することなく，完全な色空間で作用する．
画像森林化変換は，分離する部分のコントラストがはっきりしている画像の分割に特に有効である．
他の画像分割関数には，MorphologicalComponentsやClusteringComponentsがある．ImageForestingComponentsによって返される配列は，Colorizeおよび関連関数を使って可視化できるものがある．

例題

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例 (2)

カラー画像の分割：

3D立体中の成分を分割する：

スコープ (2)

マーカー位置の集合をマーカーとして使う：

マーカー画像を使う：

画像中のオブジェクトを分割する：

大きい接続半径を使う：

水平方向に長い接続性を使う：

垂直方向に長い接続性を使う：

アプリケーション (4)

シードの集合を使って画像を分割する：

マーカーを使い，ImageForestingComponentsで3D画像内の関心領域を決める：

このマスクを使って画像内の臓器をハイライトする：

矩形近傍を使って，数行のテキストを分割する：

テキストのグループ中の異なる単語を分割する：

テキストの行を分割する：

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