- Histoire du gradient (on calcule le gradient sur un voisinage 5x5 ou 7x7 => on prend le pixel qui a le gradient le plus petit)
- Histoire de la connectivité
- Histoire d'optimisation : pour chaque germe itérer uniquement à tarvers les 2S*2S pixels autour
- Histoire de comment trouver les paramètres ; à quoi ils servent
Comment trouver les paramètres ?
m est le poids donné à la distance euclidienne.
Plus on donne d'importance à la distance euclidienne et moins on en donne à la différence de couleurs (si on a une image avec une teinte similaire), plus on donnera une valeur importante à m.
Si on veut plutôt privilégier la différence de couleurs, on va réduire m.
N est le nombre de superpixels, plus on en met, plus la détection de contours sera précise mais le calcul sera plus long.
On cherche ensuite les paramètres de manière empirique.
Gradient = Dérivée
une dérivée c'est une différence
plus différence est grande plus la pente est grande
dérivée par rapport au ligne et colonne
ligne : on soustrait voisin du haut
colonne : on soustrait par rapport au voisin de gauche
Pour chaque centre : voisinage -1 -> +1
On prend le point qui minimise le gradient au voisinage.