Page 53 - Microsoft Word - Дисертація.docx

53

швидкість роботи. В множині методів сегментації за допомогою

встановлення порогу виділяють декілька груп [48]:

• вибір порогів на основі аналізу форми гістограми

зображення;

• вибір порогів як межі кластерів, які утворюють значення

яскравостей;

• вибір порогів як величини, що максимізує ентропію

сегментованого зображення;

• вибір порогів на основі подібності атрибутів вихідного

зображення та сегментованого;

• вибір порогів на основі врахування просторових зв’язків між

елементами зображення;

• локально адаптивний вибір порогу в кожній точці.

Для методів кожної групи властиві свої недоліки та переваги. Так

методи першої групи ґрунтуються на визначенні локальних або

глобальних екстремумів, випуклостей та ввігнутостей, обчислення

кривизни обвідної гістограми [49,50]. Попри те, що згадані завдання не є

простими, як самостійні задачі, необхідно щоб гістограма зображення

була гладкою, а кількість локальних максимумів гістограми співпадала

із числом сегментів, на яке ділиться зображення.

Методи сегментації на основі проведення кластерного аналізу

гістограми зображення полягають у розбитті відліків гістограми на

кластери з метою мінімізації відстаней всередині кластеру та

максимізації відстані між кластерами [51-53]. Найбільш відомий серед

методів цієї групи це - метод Оцу [53]. Завдання кластеризації полягає в

розбитті вибірки на порівняно невелике, як правило, заздалегідь відоме

число груп об'єктів (кластерів) так, щоб елементи одного кластера були

якомога більш схожі, а елементи з різних кластерів істотно відрізнялися