en
Назад
УДК: 621.391
Модель квазиоптимальной иерархической сегментации цветового изображения
Полный текст «Оптического журнала»
Полный текст на elibrary.ru
Публикация в Journal of Optical Technology
Харинов М.В. Модель квазиоптимальной иерархической сегментации цветового изображения // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 7. С. 37–43.
Kharinov M.V. Model of the quasi-optimal hierarchical segmentation of a color image [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2015. V. 82. № 7. P. 37–43.
M. V. Kharinov, "Model of the quasi-optimal hierarchical segmentation of a color image," Journal of Optical Technology. 82(7), 425-429 (2015). https://doi.org/10.1364/JOT.82.000425
Обсуждается решение проблемы сегментации цифрового изображения посредством иерархической последовательности кусочно-постоянных приближений, которые минимально отличаются от изображения по среднеквадратическому отклонению. Дается аналитическое обоснование вычислений на стадии предварительной автоматической обработки изображения без использования управляющих параметров. Предлагается алгоритм комбинированной сегментации/улучшения качества/кластеризации, который поясняется наглядными примерами.
кластеризация пикселов, сегментация изображений, метод Уорда, модель Мамфорда–Шаха, кусочно-постоянные приближения, суммарная квадратическая ошибка, минимизация, иерархическая последовательность
Коды OCIS: 150.0150, 100.2000
Список источников:1. Gurevich I., Trusova Yu., Yashina V. The challenges, the problems and the tasks of the decsriptive approach to image // Proc. 11-th. Int. Conf. on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA–11–2013), Sept. 23-28. 2013. V. 1. P. 30–35.
2. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю. Проблемы технического зрения в современных авиационных системах // Механика, управление и информатика. 2011. № 3. С. 11–41.
3. Абламейко С.В., Недзьведь А.М., Белоцерковский А.М., Руцкая Е.А. Сегментация трехмерных изображений компьютерной томографии на основе глобально-локальной информации // Вестник Белорусского госуниверситета. 2009. № 1. С. 58–64.
4. Мельников П.А., Копылов А.В. Алгоритм поиска квазиоптимальной разметки для обработки изображений с построчным комбинированием переменных // Известия Тульского государственного университета. Естественные науки. 2012. № 1. С. 119–129.
5. Харинов М.В. Запоминание и адаптивная обработка информации цифровых изображений / Под ред. Юсупова Р.М. СПб.: СПбГУ, 2006. 138 с.
6. Харинов М.В. Обобщение трех подходов к оптимальной сегментации цифрового изображения // Труды СПИИРАН. 2013. Вып. 2. № 25. С. 294–316.
7. Dvoenko S.D. Meanless k-means as k-meanless clustering with the bi-partial approach // Proc. of the 12th Int. Conf. “Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2014)”. Minsk, 2014. P. 50–54.
8. Dvoenko S.D. Clustering of a set of objects // Proc. of the 9th Int. Conf. “Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2007)”. Minsk, 2007. P. 93–97.
9. Двоенко С.Д. Неиерархический дивизимный алгоритм кластеризации // Автоматика и телемеханика. 1999. № 4. C. 117–124.
10. Бугаев А.C., Хельвас А.В. Поисковые исследования и разработка методов и средств анализа и автоматического распознавания потоковой информации в глобальных информационных системах. Шифр “Лацкан” // Отчет по НИР. М.: МФТИ, 2001. Т. 1. 140 с.
11. Mumford D., Shah J. Boundary detection by minimizing functionals, I // Proc. IEEE Comput. Vision Patt. Recogn. Conf., San Francisco. 1985. P. 22–26.
12. Redding N.J., Crisp D.J., Tang D.H., Newsam G.N. An efficient algorithm for Mumford–Shah segmentation and its application to SAR imagery // Proc. Conf. “Digital Image Computing Techniques and Applications (DICTA’99)”. 1999. P. 35–41.
13. Koepfler G., Lopez C., Morel J. A Multiscale Algorithm for Image Segmentation by Variational Method // SIAM J. on Numerical Analysis. 1994. V. 31. № 1. P. 282–299.
14. Ward J.H., Jr. Hierarchical grouping to optimize an objective function. // J. Am. Stat. Assoc. 1963. V. 58. Issue 301. P. 236–244.
15. Jain A.K. Data Clustering: 50 Years Beyond K–Means // Pattern Recognition Letters. 2010. V. 31. № 8. P. 651–666.
16. Kharinov M.V. Image Segmentation Using Optimal and Hierarchical Piecewise-Constant Approximations // Pattern Recogn. Image Anal.: Adv. Math. Theory Appl. 2014. V. 24. № 2. P. 409–517.
17. Kharinov M.V. Adaptive Dichotomous Image Segmentation Toolkit // Pattern Recogn. Image Anal.: Adv. Math. Theory Appl. 2012. V. 22. № 1. P. 228–235.