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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124905 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862601503101943808 |
|---|---|
| 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. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-11-28T02:13:32Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-124905 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-28T02:13:32Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| 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 |
| 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 | Сегментация изображений на основе оценивания тенденции к формированию кластеров элементами изображения с помощью характеристик точечного поля |
| 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 |
| 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_short | 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 |
| topic | Кибернетика |
| topic_facet | Кибернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124905 |
| 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 |