Компьютерная обработка и распознавание изображений - 146 стр.

UptoLike

Составители: 

146
координаты HSI, а эти компоненты используются для адресации второй
LUT типа ОЗУ 256К×8, которая запрограммирована как классификатор
реального времени. Обучение осуществляется для нескольких типичных
культур. Каждый байт ОЗУ дает код идентификации класса и меру
значимости соответствия, пропорциональную расстоянию от исследуемого
вектора HSI до центра кластера. Во время автоматической классификации
по
цвету просмотровая таблица устанавливается в режим чтения. Результат
классификации для каждого элемента изображения передается на
процессор управления роботом вместе с данными формы, полученными с
контурного модуля. Успех работы такого классификатора во многом
зависит от получения хороших сглаженных кластеров во время обучения,
что ограничивает возможности применения таких систем.
В работе [96] авторы используют
рекомендации МКО 1973 по
применению равноконтрастного цветового пространства
***
vu
L
. При
сегментации цветного изображения авторы используют метод обучения
без учителя, доказывая, что он сходится к методу кластеризации по
критерию минимума суммы квадратов ошибки. При таком подходе
изменяется форма кластера. Если при сегментации по методу квантования
многомерных гистограмм распределения кластеры имеют прямоугольную
форму, то при кластеризации по методу минимума квадратов ошибок,
когда все пространство разбивается на области, принадлежащие
ближайшему весовому вектору, мы имеем более гибкую форму кластера
вида мозаик Вороного (рисунок 9.3). Векторное квантование предполагает
разбиение множества входных векторов на некоторое количество весовых
векторов
W
i
. В [96] доказывается, что задача кластеризации, то есть задача
разбиения входного множества векторов на отдельные области,
характеризуемые некоторым центром кластера, по критерию минимума
суммы квадратов ошибок сходится к задаче векторного квантования.
а)б)
Рисунок 9.3 Форма кластеров при кластеризации двумерных данных а) по
методу квантования многомерных гистограмм, б) по методу векторного
квантования.
C
1
C
2
C
i
C
n
T
1
T
2
T
l-1
T
l
P
1
P
2
C
1
W
1
C
2
W
2
C
3
W
3
C
i
W
i
C
n
W
n
C
1
C
2
C
i
C
n
T
1
T
2
T
l-1
T
l
P
1
P
2
C
1
C
2
C
i
C
n
T
1
T
2
T
l-1
T
l
P
1
P
2
C
1
W
1
C
2
W
2
C
3
W
3
C
i
W
i
C
n
W
n
C
1
W
1
C
2
W
2
C
3
W
3
C
i
W
i
C
n
W
n