死叶图像分割的理想观察者

人类视觉环境由分布在空间中的不同表面组成。场景中在任何时刻可见的部分由重叠物体的遮挡决定。在这项工作中，我们考虑了“死叶”模型，该模型在通过将物体层层叠加生成图像时重现了这些遮挡。死叶模型是一个生成模型，包含物体位置、形状、颜色和纹理的分布。通过从这些分布中采样物体（“叶子”）直到达到停止标准（通常是图像被完全覆盖或采样到给定数量的叶子）来从死叶模型生成图像。在此，我们基于先前的工作，描述了一种理论方法，用于推导基于独立死叶模型分布的给定像素集划分的贝叶斯理想观察者。扩展先前的工作，我们提供了后验概率计算的逐步解释，并描述了决定实际应用此计算可行性的因素。死叶图像模型和相关的理想观察者可用于研究有限数量像素中的分割决策，提供了一个有原则的性能上限，人类和视觉算法可以与之比较。