]> AND Private Git Repository - these_gilles.git/blob - THESE/codes/meanshift/Ms_segmenter/Gray_segment.m
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
11 oct
[these_gilles.git] / THESE / codes / meanshift / Ms_segmenter / Gray_segment.m
1 function [New_image, Sorted_modes] = ...\r
2    Gray_segm (Gray_image, Window_radius, Min_group_size)\r
3 % Gray_segment - segment a gray-level image according to Meer's algorithm\r
4 % reads image from the file, finds significant maxima by mean shift algo \r
5 % (to generalize to the case of 3-d vectors), groups all the pixels \r
6 % whose color falls within the given interval (with peak being the \r
7 % center, and Window_radius being the radius), \r
8 \r
9 % Min_group_size : need at least that many pixels to qualify for a color\r
10 \r
11 Rows = size(Gray_image, 1);\r
12 Cols = size(Gray_image, 2);\r
13 Min_image_size = 0.005*Rows*Cols;               % to stop when image is small\r
14 Gray_image = round(Gray_image);\r
15 \r
16 % creating a new array - color based\r
17 Cumulative = sparse(1, max(max(Gray_image))+1);\r
18 for i=1:Rows\r
19    for j=1:Cols\r
20       Cumulative(Gray_image(i, j)+1) = Cumulative(Gray_image(i, j)+1)+1;\r
21    end\r
22 end\r
23 \r
24 Cumulative(1) = 0;              % corresponds to only manually zeroed out regions\r
25 k = 0; L = length(Cumulative);\r
26 while sum(Cumulative) > Min_image_size\r
27    Non_zero_pos = find(Cumulative > 0);\r
28    if length(Non_zero_pos) == 0\r
29       break;\r
30    end\r
31    \r
32    Initial = Non_zero_pos(1);\r
33    [Mode, Number_values] = M_shift1(Cumulative, Window_radius, Initial);\r
34    Mode = full(round(Mode));\r
35    \r
36    if Number_values > Min_group_size% good group\r
37                 k = k+1;\r
38       Modes(k) = Mode;\r
39       Cumulative(max(1, Mode-Window_radius):min(L, Mode+Window_radius)) = ...\r
40       zeros(size(Cumulative(max(1, Mode-Window_radius): ...\r
41       min(L, Mode+Window_radius))));\r
42    else\r
43       Cumulative(max(1,Initial-Window_radius):min(L,Initial+Window_radius)) =...\r
44       zeros(size(Cumulative(max(1, Initial-Window_radius): ...\r
45       min(L, Initial+Window_radius))));\r
46    end\r
47 end\r
48 \r
49 Sorted_modes = sort(Modes);\r
50 New_image = zeros(size(Gray_image));\r
51 for i=1:k\r
52         To_group = find((Gray_image >= Sorted_modes(i)-Window_radius)...\r
53                 & (Gray_image < Sorted_modes(i)+Window_radius));\r
54         New_image(To_group) = i;\r
55 end\r
56 % Gray_image == 0 added to provide for background detection\r
57 To_zero = find(Gray_image == 0);\r
58 New_image(To_zero) = 0;\r