Компьютерная обработка и распознавание изображений - 148 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

Университет ИТМО | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

148
E
(W)=
∑∑
=∈
−
n
iCX
ijj
ij
p
1
2
WX . (9.14)
В [96] доказано, что если разбиение на кластеры проводить по алгоритму
мозаик Вороного таким образом, что векторы центров масс кластеров
совпадают с векторами квантования
W
i
=
i
м , то задача векторного
квантования сходится к задаче кластеризации по критерию минимума
суммы квадратов ошибок.
Алгоритм кластеризации выполняется следующим образом.
Задаются параметры кластеризации: размер кластера
θ и количество
итераций
K.
1. Инициализация. Один весовой вектор устанавливается равным
0
м ,
соответствующий ему счетчик количества векторов, вошедших в кластер,
N
1
, обнуляется. Счетчик итераций K обнуляется.
2. Состязательное обучение.
2.1. Из множества
X выбирается случайным образом входной вектор
X
j
. Определяется вектор квантования W
W
= W
i
, имеющий min квадрат
евклидова расстояния
2
i
WX − , если таких векторов оказывается
несколько, то случайным образом выбирается один из них.
2.2. Весовой вектор
W
W
заменяется вектором
W
W
Δ
=
γ
(X
j
- W
W
).
Счетчик количества векторов, вошедших в кластер
W
W
, N
w
увеличивается на 1.
2.3. Если счетчик количества векторов, вошедших в кластер,
N равен
θ и количество весовых векторов меньше n, то генерируется новый
весовой вектор, равный
W
W
, и счетчики векторов, вошедших в кластер
W
W
и кластер
W
W
Δ
, обнуляются.
2.4.
N
i
увеличивается на 1. Если N
i
=I, то процесс обучения
останавливается, в противном случае процесс обучения продолжается с
пункта 2.1.
3. Определение кластеров по формуле (9.6).
Увеличение параметра
θ
обеспечивает большую точность
кластеризации, но требует соответственно большего допустимого числа
итераций
I. Авторы показывают, что I
≥
(2n-3)
θ
, и рекомендуют задавать
I=(2n-3)θ (n+7), θ=400 n . Коэффициент
γ
[
]
1,0
∈
и выбирается авторами
равным 0,015. Авторы подчеркивают важное значение интенсивности при
сегментации цветных изображений, хотя оценка тона представляется им
более информативной характеристикой, чем интенсивность.
Таким образом, можно сделать следующие выводы по анализу цвета
текстур:

Страницы