The concept of watersheds is based

The concept of watersheds is based on visualizing an image in three dimen¬sions: two spatial coordinates versus intensity, as in Fig. 2.18(a). In such a “topographic” interpretation, we consider three types of points: (a) points be¬longing to a regional minimum; (b) points at which a drop of water, if placed at the location of any of those points, would fall with certainty to a single mini¬mum; and (c) points at which water would be equally likely to fall to more than one such minimum. For a particular regional minimum, the set of points satisfying condition (b) is called the catchment basin or watershed of that
minimum. The points satisfying condition (c) form crest lines on the topo¬graphic surface and are termed divide lines or watershed lines.
The principal objective of segmentation algorithms based on these concepts is to find the watershed lines. The basic idea is simple, as the following analogy illustrates. Suppose that a hole is punched in each regional minimum and that the entire topography is flooded from below by letting water rise through the holes at a uniform rate. When the rising water in distinct catchment basins is about to merge, a dam is built to prevent the merging. The flooding will even¬tually reach a stage when only the tops of the dams are visible above the water line. These dam boundaries correspond to the divide lines of the watersheds. Therefore, they are the (connected) boundaries extracted by a watershed seg¬mentation algorithm.
These ideas can be explained further with the aid of Fig. 10.54. Figure 10.54(a) shows a gray-scale image and Fig. 10.54(b) is a topographic view, in which the height of the “mountains” is proportional to intensity values in the input image. For ease of interpretation, the backsides of structures are shaded. This is not to be confused with intensity values; only the general topography of the three-dimensional representation is of interest. In order to prevent the rising water from spilling out through the edges of the image, we imagine the

Kết quả (Việt) 1:

Các khái niệm của lưu vực sông dựa trên visualizing một hình ảnh trong ba dimen¬sions: hai tọa độ không gian so với cường độ, như trong hình 2.18(a). Như vậy là một sự giải thích "địa hình", chúng tôi xem xét ba loại điểm: (a) điểm be¬longing tối thiểu khu vực; (b) điểm mà tại đó một giọt nước, nếu được đặt ở vị trí bất kỳ của những điểm này, sẽ rơi với sự chắc chắn cho một mini¬mum duy nhất; và (c) điểm lúc đó nước nào đều có khả năng rơi xuống nhiều như vậy tối thiểu. Cho tối thiểu khu vực cụ thể, tập hợp điểm thỏa mãn điều kiện (b) được gọi là lưu vực basin hoặc bước ngoặt đó tối thiểu. Điểm đáp ứng điều kiện (c) mẫu crest dòng trên bề mặt topo¬graphic và là gọi là phân chia dòng hoặc dòng đầu nguồn.Mục tiêu chính của segmentation thuật toán dựa trên các khái niệm này là để tìm thấy những dòng bước ngoặt. Ý tưởng cơ bản là đơn giản, tương tự sau đây minh hoạ. Giả sử một lỗ đấm vào mỗi tối thiểu khu vực địa hình toàn bộ ngập nước từ bên dưới bằng cách cho phép nước tăng thông qua các lỗ ở một tỷ lệ đồng nhất. Khi nước tăng trong khác biệt lưu lưu vực khoảng to merge, một con đập được xây dựng để ngăn chặn sự kết hợp. Lũ lụt sẽ even¬tually đến một giai đoạn khi chỉ là các đỉnh của các đập có thể nhìn thấy ở trên dòng nước. Những ranh giới đập tương ứng với các đường phân chia của các lưu vực sông. Vì vậy, họ là ranh giới (kết nối) chiết xuất bằng một thuật toán seg¬mentation lưu vực.Những ý tưởng có thể được giải thích hơn nữa với sự trợ giúp của hình 10.54. Con số 10.54(a) cho thấy một hình ảnh màu xám quy mô và hình 10.54(b) là một cái nhìn địa hình, trong đó chiều cao của "dãy núi" là tỷ lệ thuận với giá trị cường độ trong hình ảnh nhập vào. Để dễ giải thích, backsides của các cấu trúc được tô bóng. Điều này không phải là để bị nhầm lẫn với các giá trị cường độ; chỉ có địa hình tổng quát của đại diện ba chiều quan tâm. Để ngăn chặn tăng nước tràn ra thông qua các cạnh của hình ảnh, chúng tôi tưởng tượng các

Kết quả (Việt) 2:

Khái niệm về lưu vực dựa trên hình dung một hình ảnh trong ba dimen¬sions: hai tọa độ không gian so với cường độ, như trong hình. 2.18 (a). Trong một diễn giải "địa hình" như vậy, chúng ta xem xét ba loại điểm: (a) chỉ be¬longing đến mức tối thiểu trong khu vực; (b) điểm mà tại đó một giọt nước, nếu được đặt ở vị trí của bất kỳ của những điểm, sẽ rơi với sự chắc chắn cho một mini¬mum đơn; và (c) các điểm mà tại đó nước sẽ đều có khả năng giảm đến hơn một mức tối thiểu như vậy. Đối với một tối thiểu đặc biệt trong khu vực, tập hợp các điểm điều kiện thỏa mãn (b) được gọi là lưu vực hoặc đầu nguồn mà
tối thiểu. Các điểm điều kiện đáp ứng (c) dòng dạng đỉnh trên bề mặt topo¬graphic và được gọi là đường phân chia hoặc dòng đầu nguồn.
Mục tiêu chính của thuật toán phân chia dựa trên những khái niệm này là để tìm thấy những dòng đầu nguồn. Ý tưởng cơ bản là đơn giản, tương tự dưới đây minh họa. Giả sử rằng một lỗ được đục lỗ trong mỗi tối thiểu vùng và toàn bộ địa hình bị ngập từ bên dưới bằng cách để tăng nước thông qua các lỗ ở một tỷ lệ thống nhất. Khi nước dâng cao ở các lưu vực lưu vực biệt là về hợp nhất, một con đập được xây dựng để ngăn chặn việc sáp nhập. Lũ lụt sẽ even¬tually đạt đến một giai đoạn khi chỉ có các đỉnh của các đập có thể nhìn thấy trên đường nước. Những ranh giới đập tương ứng với các đường phân chia của các lưu vực sông. Vì vậy, họ là những (kết nối) ranh giới tách ra bởi một thuật toán seg¬mentation đầu nguồn.
Những ý tưởng này có thể được giải thích thêm với sự trợ giúp của hình. 10,54. Hình 10,54 (a) cho thấy một hình ảnh màu xám quy mô và hình. 10,54 (b) là một điểm địa hình, trong đó chiều cao của "núi" là tỷ lệ thuận với giá trị cường độ trong hình ảnh đầu vào. Để dễ dàng giải thích, mông của cấu trúc được tô. Điều này không nên nhầm lẫn với các giá trị cường độ; chỉ địa hình chung của các đại diện ba chiều là quan tâm. Để ngăn ngừa nước bốc lên từ tràn ra ngoài thông qua các cạnh của hình ảnh, chúng ta tưởng tượng