Ein lokal-adaptives Ähnlichkeitsmaß als Kriterium der hierarchischen Regionenverschmelzung

Bei agglomerativen Segmentierungsverfahren basiert die hierarchische Regionenverschmelzung auf dem Vergleich von Ahnlichkeitswerten. Dazu werden Distanzmase benotigt, welche die Abstande von Regionen beschreibenden Merkmalsvektoren bestimmen. Im Unterschied zu gangigen Distanzmasen operiert das hier vorgestellte Mas nicht auf statischen Merkmalsvektoren, sondern gewichtet Bereiche adjazenter Regionen, die nahe der jeweiligen Regionengrenze liegen hoch, so dass bei Regionen mit hoher interner Merkmalsvarianz — z.B. grose Grauwertverlaufe — die Einflusse solcher Pixel reduziert werden, die sich weit entfernt von der Regionengrenze befinden. Das lokal-adaptive Ahnlichkeitsmas wurde in einen multiskalaren Segmentierungsalgorithmus integriert. Experimentelle Ergebnisse werden auf medizinischen Bildern verschiedenster Kontexte prasentiert.