Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля

Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля

Предложен новый подход к сегментации изображений, основанный на моделировании пространственного распределения точек в плоскости изображения и их способности идентифицировать кластеры. На основании обнаружения пиков гистограммы для фрагмента изображения формируется последовательность доминирующих ярк...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кибернетика и системный анализ
Дата:2015
Автори: Косаревич, Р.Я., Русын, Б.П., Корний, В.В., Керод, Т.И.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2015
Теми:
Кибернетика
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124905
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля / Р.Я. Косаревич, Б.П. Русын, В.В. Корний, Т.И. Керод // Кибернетика и системный анализ. — 2015. — Т. 51, № 5. — С. 45-55. — Бібліогр.: 34 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-124905
record_format dspace
spelling Косаревич, Р.Я.
Русын, Б.П.
Корний, В.В.
Керод, Т.И.
2017-10-11T16:54:43Z
2017-10-11T16:54:43Z
2015
Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля / Р.Я. Косаревич, Б.П. Русын, В.В. Корний, Т.И. Керод // Кибернетика и системный анализ. — 2015. — Т. 51, № 5. — С. 45-55. — Бібліогр.: 34 назв. — рос.
0023-1274
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124905
004.932.4
Предложен новый подход к сегментации изображений, основанный на моделировании пространственного распределения точек в плоскости изображения и их способности идентифицировать кластеры. На основании обнаружения пиков гистограммы для фрагмента изображения формируется последовательность доминирующих яркостей. Для каждой яркости изображения формируются точечные поля и проверяется наличие кластеров с помощью характеристик второго порядка точечных полей. Объединение всех яркостей, для которых точечные поля формируют кластеры, образует объект сегментации. Приведены результаты сегментации ряда изображений в сравнении с такими методами, как выбор порога и наращивания начальных областей.
Запропоновано новий підхід до сегментації зображень, оснований на моделюванні просторового розподілу точок у площині зображення та їх здатності ідентифікувати кластери. Метод вимагає поділ зображення на фрагменти. На підставі виявлення піків гістограми для кожного фрагмента формується послідовність домінуючих яскравостей. Для кожної яскравості формуються точкові поля і перевіряється наявність кластерів за допомогою характеристик другого порядку точкових полів. Об’єднання усіх яскравостей, для яких точкові поля формують кластери, утворює об’єкт сегментації. Наведено результати сегментації низки зображень у порівнянні з такими методами, як вибір порогу та нарощування початкових областей.
We introduce a new approach to image segmentation, which is based on modeling the spatial distribution of points in the image plane and their ability to identify clustering. Based on histogram peaks detection, a sequence of dominant intensities is formed for each fragment. For each image intensity, point patterns are formed. Then, their ability to cluster the point patterns, formed for each images intensity, is checked, based on the second-order characteristics of the point pattern. The union of all intensities, which corresponds to the clustering point patterns, forms the object of segmentation. The results of image segmentation in comparison with thresholding and seed region growing methods are shown.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Кибернетика
Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
Сегментація зображень на основі оцінювання тенденції до формування кластерів елементами зображення за допомогою характеристик точкового поля
Segmentation of images based on the evaluation of the tendency to cluster formation of image elements by point fields characteristics
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
spellingShingle Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
Косаревич, Р.Я.
Русын, Б.П.
Корний, В.В.
Керод, Т.И.
Кибернетика
title_short Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
title_full Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
title_fullStr Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
title_full_unstemmed Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
title_sort сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля
author Косаревич, Р.Я.
Русын, Б.П.
Корний, В.В.
Керод, Т.И.
author_facet Косаревич, Р.Я.
Русын, Б.П.
Корний, В.В.
Керод, Т.И.
topic Кибернетика
topic_facet Кибернетика
publishDate 2015
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Сегментація зображень на основі оцінювання тенденції до формування кластерів елементами зображення за допомогою характеристик точкового поля
Segmentation of images based on the evaluation of the tendency to cluster formation of image elements by point fields characteristics
description Предложен новый подход к сегментации изображений, основанный на моделировании пространственного распределения точек в плоскости изображения и их способности идентифицировать кластеры. На основании обнаружения пиков гистограммы для фрагмента изображения формируется последовательность доминирующих яркостей. Для каждой яркости изображения формируются точечные поля и проверяется наличие кластеров с помощью характеристик второго порядка точечных полей. Объединение всех яркостей, для которых точечные поля формируют кластеры, образует объект сегментации. Приведены результаты сегментации ряда изображений в сравнении с такими методами, как выбор порога и наращивания начальных областей. Запропоновано новий підхід до сегментації зображень, оснований на моделюванні просторового розподілу точок у площині зображення та їх здатності ідентифікувати кластери. Метод вимагає поділ зображення на фрагменти. На підставі виявлення піків гістограми для кожного фрагмента формується послідовність домінуючих яскравостей. Для кожної яскравості формуються точкові поля і перевіряється наявність кластерів за допомогою характеристик другого порядку точкових полів. Об’єднання усіх яскравостей, для яких точкові поля формують кластери, утворює об’єкт сегментації. Наведено результати сегментації низки зображень у порівнянні з такими методами, як вибір порогу та нарощування початкових областей. We introduce a new approach to image segmentation, which is based on modeling the spatial distribution of points in the image plane and their ability to identify clustering. Based on histogram peaks detection, a sequence of dominant intensities is formed for each fragment. For each image intensity, point patterns are formed. Then, their ability to cluster the point patterns, formed for each images intensity, is checked, based on the second-order characteristics of the point pattern. The union of all intensities, which corresponds to the clustering point patterns, forms the object of segmentation. The results of image segmentation in comparison with thresholding and seed region growing methods are shown.
issn 0023-1274
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124905
citation_txt Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля / Р.Я. Косаревич, Б.П. Русын, В.В. Корний, Т.И. Керод // Кибернетика и системный анализ. — 2015. — Т. 51, № 5. — С. 45-55. — Бібліогр.: 34 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT kosarevičrâ segmentaciâizobraženiinaosnoveocenivaniâtendenciikformirovaniûklasterovélementamiizobraženiâspomoŝʹûharakteristiktočečnogopolâ
AT rusynbp segmentaciâizobraženiinaosnoveocenivaniâtendenciikformirovaniûklasterovélementamiizobraženiâspomoŝʹûharakteristiktočečnogopolâ
AT korniivv segmentaciâizobraženiinaosnoveocenivaniâtendenciikformirovaniûklasterovélementamiizobraženiâspomoŝʹûharakteristiktočečnogopolâ
AT kerodti segmentaciâizobraženiinaosnoveocenivaniâtendenciikformirovaniûklasterovélementamiizobraženiâspomoŝʹûharakteristiktočečnogopolâ
AT kosarevičrâ segmentacíâzobraženʹnaosnovíocínûvannâtendencíídoformuvannâklasterívelementamizobražennâzadopomogoûharakteristiktočkovogopolâ
AT rusynbp segmentacíâzobraženʹnaosnovíocínûvannâtendencíídoformuvannâklasterívelementamizobražennâzadopomogoûharakteristiktočkovogopolâ
AT korniivv segmentacíâzobraženʹnaosnovíocínûvannâtendencíídoformuvannâklasterívelementamizobražennâzadopomogoûharakteristiktočkovogopolâ
AT kerodti segmentacíâzobraženʹnaosnovíocínûvannâtendencíídoformuvannâklasterívelementamizobražennâzadopomogoûharakteristiktočkovogopolâ
AT kosarevičrâ segmentationofimagesbasedontheevaluationofthetendencytoclusterformationofimageelementsbypointfieldscharacteristics
AT rusynbp segmentationofimagesbasedontheevaluationofthetendencytoclusterformationofimageelementsbypointfieldscharacteristics
AT korniivv segmentationofimagesbasedontheevaluationofthetendencytoclusterformationofimageelementsbypointfieldscharacteristics
AT kerodti segmentationofimagesbasedontheevaluationofthetendencytoclusterformationofimageelementsbypointfieldscharacteristics
first_indexed 2025-11-28T02:13:32Z
last_indexed 2025-11-28T02:13:32Z
_version_ 1850853119029673984

Схожі ресурси