Tasvir obyektlarini segmentatsiyalashning mintaqaga asoslangan usullari

Аннотация

Raqamli tasvirlar soni va hajmining kun sayin ortib borishi tasvirlarni tahlil qilish va tanib olishning avtomatlashtirilgan tizimlariga boʼlgan ehtiyojni ham oshirmoqda. Bu kabi tizimlar samaradorligi aprior maʼlumotlar va ularga qoʼyiladigan talablarga bogʼliq boʼlgani uchun ular optimal yechimini taʼminlovchi usul va algoritmlarni talab qiladi. Ushbu muammolarni hal etishda segmentatsiyalash muhim ahamiyat kasb etadi. Chunki segmentatsiya orqali tasvirlarni tanib olish tezligi va aniqligini sezilarli darajada oshirish mumkin. Mazkur ishda tasvir obyektlarini segmentatsiyalashni mintaqaga asoslangan usullari oʼrganilib tadqiq etilgan hamda har bir usulni yutuq va kamchiliklari aniqlangan. 1 KIRISH Segmentatsiya tasvirni qayta ishlashning asosiy bosqichlaridan biri boʼlib, segmentatsiyalash usullari obyektlarni qidirish va tanib olish, chegaralarini Tasvirlarni tahlil qilish hamda tanib olishning aniqlash, tasvirlarni tahrirlash kabi koʼplab tezkor va samarali usullarini ishlab chiqish nazariy masalalarni yechishda muhim ahamiyatga ega informatikaning murakkab va dolzarb masalalaridan hisoblanadi. Аyniqsa, bu tibbiy tasvirlar asosida biridir. Jumladan, tasvirlarni tahlil qilish va tanib qarorlarini qoʼllab-quvvatlash tizimlarini olishga moʼljallangan real vaqt rejimi talablariga loyihalashda dolzarbdir. javob beruvchi tizimlarini yaratishda oʼta tezkor va Tasvirni segmentatsiyalash bu uni bir xil tanib olish aniqligi yuqori darajada boʼlgan xususiyat yoki belgilarga ega boʼlgan sohalarini usullaridan foydalanish talab etiladi [1]. Tasvir tanib aniqlashdir. Tasvirni segmentatsiyalash masalasi olish usullarini ishlab chiqish muammosi nazariy qoʼyilishini umumiy holda quyidagicha ifodalash jihatdan yaxshi oʼrganilgan boʼlsa-da, biroq ularni hal mumkin: etishni universal usuli hozirgi kunda mavjud emas. Faraz qilaylik, I butun tasvir va uni Uni amaliy yechimi esa oʼta murakkab koʼrinadi. segmentatsiyalash quyidagi shartlarni Tanib olish usullari samaradorligi aprior maʼlumotlar va ularga qoʼyiladigan talablarga bogʼliq boʼlib, ular qanoatlantiruvch l ta T = T,T ,...,T sohalariga 1 2 l har doim ham tanib olish muammosini yetarli ajratgan boʼlsin: darajada yuqori samadorlik bilan hal etish imkonini l bermaydi. Bunday hollarda tasvirlarga ishlov 1. I = T ; i berishning kompyuterli yondashuvlari [2-5] va i=1 tasvirlarni segmentatsiyalash usullarini foydalanish 2. i, j =1,l:i  j,T T =; i j maqsadga muvofiq hisoblanadi. ( ) 3. i=1,l,P T =chin; i ( ) 4. i, j =1,l,P T T = yolg'on; i j bu erda P− soha piksellarida aniqlangan mantiqiy predikat. 1-shart I tasvirni l ta, ya’ni T = T,T ,...,T 1 2 l sohalar birlashmasidan iborat ekanligini anglatadi. 2- Asl tasvir t =127 t =60 shart bu l ta sohalarni oʼzaro kesishmasligini 1-rasm: Bo’sag’a asosida segmentatsiyalash namunalari bildiradi. 3-shart esa piksel yagona sohada joylashishi zarurligini taʼminlaydi. 4-shart ixtiyoriy ikkita T va i Bo’sag’a qiymatlarini optimallashtirishda odatda T sohalar P predikat maʼnosida ajralishini Otsu usulidan foydalaniladi [7]. DNKlarni tahlil j qilish va aniqlash, tibbiy tasvirlash, sanoat tekshiruvi bildiradi. va kuzatish kabi ilovalarda ushbu usuldan keng Hozirgi kunda tadqiqotchilar tomonidan foydalaniladi. Bo’sag’a asosida segmentlash segmentatsiyalash masalasini yechishning koʼplab usullarini o’ziga xos yutuq va kamchiliklari mavjud usullari ishlab chiqilgan boʼlib, odatda ular ikki turga bo’lib, ular quyidagi jadvalda qisqacha bayon etilgan. ajratiladi, yaʼni mintaqa va chegaraga asoslangan usullarga. Mazkur tadqiqot ishida hozirgi kunda keng 1-jadval. Bo’sag’a asosida segmentlash usullari yutuq qoʼllaniladigan mintaqaga asoslangan va kamchiliklari segmentatsiyalash usullariga bagʼishlangan boʼlib, Yutuqlari Kamchiliklari unda ularni quyidagi turlari tadqiq etilgan: -hisoblash jihatidan -bo’sag’a kiymatini -boʼsagʼaga asoslangan usullar; sodda va qulay; tanlash o’ta muhim, biroq o’ta -tasvir haqida oldindan -klasterli usullar; qiyin, chunki noto’g’ri tanlash bilim talab qilmaydi; -ajratish va birlashtirishga asoslangan usullar; -real vaqt ilovalarida noto’g’ri segmentlashga sabab bo’ladi; -oʼsish mintaqasiga asoslangan usullar. foydalanish mumkin; -faqat kulrang tasvir bilan -amal bajarish tezligi ishlashga mo’jallanganligi yuqori. Ayniqsa, bu uchun boshqa yondashuvlar tasvirdagi obyekt va fon bilan birlashtirish o’ta 2 Metodlar va natijalar keskin ajralgan, murakkab; nomukammal bo’lgan -shovqinga sezuvchanligi holda yuqori tezlikni Bo’sagʼaga asoslangan usullar. Bu sodda va ta’minlaydi. o’ta yuqori. keng qoʼllaniladigan segmentatsiyalash usullaridan biri boʼlib, u orqali tasvir piksellari yorqinlik Klasterli usullar. Klasterga asoslangan darajasiga koʼra sohalarga ajratiladi [6]. Boʼsagʼa yondashuvlar tasvirni bir xil xususiyatlarga ega orqali segmentatsiyalashning asosiy maqsadi kulrang bo’lgan klasterlarga segmentatsiyalashda tasvirda mos chegara qiymatini tanlash orqali foydalaniladigan usullar sifatida ma’lum. Klasterli tas