Page 105 - Microsoft Word - Дисертація.docx

105

порогів для сегментації зображення. Мета методу полягає в тому щоб

виділити на зображенні ті яскравості, котрі привертають увагу навіть

при тому, що вони не відповідають значними за розмірам фрагментам

зображення. Для цього поєднано ряд властивостей методів, що

належать різним групам.

Гістограма зображення є його загальною характеристикою. Як

правило домінуючі піки гістограми відповідають окремим областям

зображення. Найпростішою задачею сегментації зображення є випадок

коли зображено однорідний за яскравістю об’єкт на однорідному фоні

іншої яскравості. У такому випадку гістограма зображення є

бімодальною і вибір порогу сегментації за допомогою гістограми

полягає у виборі деякого значення яскравості, яке знаходиться між

двома модами гістограми.

Ключовим етапом у «гістограмних» методах сегментації зображень

є визначення обмеженої множини локальних екстремумів гістограми.

Загалом це евристичні методи, які являють набір правил, що

застосовуються до всієї множини локальних екстремумів з метою

вилучення малоінформативних [111-116]. Наприклад у [111] наведено

наступний вираз для характеристики локального максимуму

гістограми:

 (V + V  )  N 
 −
 −
Peak = 1 a b ⋅  1  ,


 2P   (W ⋅ P) 
пояснення для якого наведені на рис.2.26.
В результаті для кожного локального максимуму гістограми

обчислюється величина в діапазоні від 0 до 1. Але для відбору

екстремумів потрібно встановити … поріг. Тому обмеженням цих

методів є те, що кожне правило містить деяку порогову величину,

вибрану експериментально для класу зображень, для яких