Page 72 - Microsoft Word - Дисертація.docx

72

класифікувати неоднорідну область як однорідну накладаючи певні

N
обмеження на умови формування зображення рівна [ −1 p ( )] , тому
T
встановлення однорідності області на зображенні стає випадковою

подією. Можна зробити висновок, що умова однорідності, яка задається

виразом (2.1) пов’язана із ймовірністю хибної класифікації

досліджуваної області зображення як неоднорідної. Таким чином

можна пояснити появу при сегментації зображення доволі значної

кількості невеликих областей, які не відповідають реальним

фрагментам зображення.

На практиці для досягнення прийнятних результатів на процес

НПО потрібно накласти обмеження, причому деякі з них досить складні

[91]. Тому виникає необхідність розробки нових ефективних обмежень,

які в той же час дозволять якісно вирішити задачу сегментації

зображення. На відміну від вибору параметрів однорідності областей,

додатковим параметром для методів НПО може виступати кількість

цих областей. Задавши їх кількість методи НПО намагаються знайти

таку сегментацію зображення на області, при якій кожна зв’язна

компонента області містить одну з початкових областей.

Як вже вказувалось методи НПО полягають у виборі наперед

заданої кількості, початкових областей S ,…,S , які можуть бути
n
1
точками і приєднання до цих початкових областей інших точок

зображення на основі деякого критерію. Кількість початкових областей

може визначатися, наприклад, кількістю об’єктів, які потрібно виділити

на зображенні.

В нашому випадку, коли кількість пошкоджень на зображенні

наперед не відома, початкові точки будуть вибиратись, виходячи із

значень їх яскравостей, за декілька етапів. Спочатку, оскільки відомо,