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 и системный анализ, 2015)
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.