359
чизиқлар билан). Аниқроқ қилиб айтадиган бўлсак, сегментлаш бу тасвирдаги бир хил
турдаги пикселларни ўзлаштириш (тўплаш) жараёни хисобланади.
Масалан
қуйидагиларни мисол қилиш мумкин:
Сегментдаги барча пикселлар бирор характеристика ёки белги билан аниқланади
(ранг, ёрқинлик, текстура ва х.к.).
Сегментлаш жараёни қуйидаги тизимларда кенг қўлланилади:
• ўсимта ва бошқа ўзгаришларни аниқлашда;
• тана аъзолари структурасини аниқлаш;
• компьютер ёрдамида жарроҳлик;
• диагностика;
• ташҳис қўйиш жараёни;
• анатомик структурани ўрганишда;
• сунҳий йўлдош тасирларини тақлил қилишда;
• юзни аниқлаш;
• бармоқ изларини аниқлаш;
• йўл ҳаракатини амалга ошириш
тизимлари;
• турли белгиларни аниқлаш тизимлари;
• машина кўриши.
Сегментлаш жараёни яхши натижа бериши учун тасвир қуйидаги хоссаларга эга
бўлиши лозим:
• бирор белги ва хоссага кўра тасвирдаги соҳалар бир жинсли бўлса;
• сегмент таркиби содда структурали ва турли кесимлари мавжуд бўлмаса;
• ўзаро қўшни икки сегмент бир биридан сезиларли фарқ қилса.
1-расм. Копток тасвири ва сегментлаш натижаси
K-кластер (mean) усули итератив жараён бўлиб,
бунда тасвир K кластерга
ажратилади. Бу алгоритм оптимал ечим бермайди. Тасвирни сегментлаш натижаси K
кластер қийматига боғлиқ.
Гистограмма усули аввалгисидан анча яхши натижа беради. Бунда
тасвир
диаграммаси қуриб олинади ва қийматлар шкаласида энг катта ва энг кичик қиймат
аниқланиши ёрдамида тасвирдаги кластер аниқланади. Бундан ташқари тасвир
гистограммасининг Otsu усули ҳам мавжуд. Бу усул ҳар доим ҳам яхши натижа
кўрсатмайди. Қуйидаги мисолни кўришимиз мумкин:
360
2-расм. Тасвир гистограммасига Otsu усулини қўллаш натижаси.
Бу усул яхши натижа бериши учун тасвирдаги ҳар бир кичик бўлакка рекурсив
равишда бу усулни қўллаш. Натижада ҳар бир кластер учун усул алоҳида қўлланилади ва
оҳирги натижа бирлаштирилади.
Чегарани ажратиш усули тасвирларни қайта ишлаш соҳасида кенг ўрганилган
бўлиб, тасвирдаги объект чегаралари рақамли тасирларда қиймат ўзгариши
натижасида
аниқланади. Шунинг учун ҳам бу усул сегментлаш жараёнида кенг қўлланилади.
Соҳани қоплаш (кенгайтириш) усулида δ рақамли тасвирдаги сегмент ичидаги
қийматлар фарқи бўлиб, қийматлар шарт билан йиғилади.
Бундан ташқари тасвирдаги объектларни сегментлаш тўғри чизиқларни аниқлаш
усули, соҳаларни бўлаклаш, графлар усули мавжуд. Аммо бу усуллар таклиф этилаётган
усуллар бўлиб, оптимал сегментлаш универсал усули топилмаган. Баъзи ҳолларда
рақамли тасвирларни сегментлаштириш жараёнида яхши натижага эришишда юқорида
санаб ўтилган усулларнинг биргаликда қўллаш яхши самара беради.
Адабиётлар:
1. R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms
and Applications, 2010, Springer, 979.
2. R. Gonzalez, R. Woods, S. Eddins, Digital
Image Processing Using MATLAB, 2nd
edition, 2009, 827 pages.
Do'stlaringiz bilan baham: