Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2015
• Main Authors: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2015
• Subjects: Системи розпізнавання і сприйняття образів
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117147
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Метод адаптивной визуализации при сегментации изображений на основе сингулярного разложения / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 36-43. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Работа посвящена описанию метода адаптивной визуализации результатов сегментации изображений, который основан на сингулярном разложении. Предложенный алгоритм за счет автоматизации отбора наиболее значимых столбцов матрицы левых сингулярных векторов и композиции с исходным снимком позволяет повысить наглядность и чувствительность сегментации. Представлены результаты экспериментальных исследований возможностей предложенного метода на примере визуализации результатов сегментации полутоновых и цветных медицинских изображений различной физической природы. Робота присвячена опису методу адаптивної візуалізації результатів сегментації зображень, який заснований на сингулярному розкладенні. Запропонований алгоритм за рахунок автоматизації відбору найбільш значущих стовбців матриці лівих сингулярних векторів та композиції з вхідним знімком дозволяє підвищити наочність та чутливість сегментації. Наведено результати експериментальних досліджень можливостей запропонованого методу на прикладі візуалізації результатів сегментації напівтонових та кольорових медичних зображень різної фізичної природи. This article is devoted to description of the method of the adaptive visualization of images segmentation results based on the singular values decomposition. The proposed algorithm allows enhancing of the clearness and sensitivity of segmentation owing to automation of the choice of the most significant columns of the left singular vectors matrix and the merging with the initial image. The experimental researches of the proposed algorithm abilities on example of the visualizing of the segmentation results of the grayscale and color medical images various physical nature are shown.