Составители:
155
выполнения шага m все отсчеты на сетке изображения оказываются
заданными.
Синтез цветного фрактала будем осуществлять на основе подхода,
предложенного при синтезе цветных гауссово-марковских полей.
Компонент насыщенности будем задавать как некоторое взвешенное
значение негатива яркостного компонента, компонент тона задаем как
реализацию случайного нормального процесса с математическим
ожиданием и СКО, определяющими тоновые характеристики
синтезируемого
фрактала.
На рисунке 9.5 представлены примеры текстур, синтезированных в
соответствии с разработанным алгоритмом. Значение яркостного
компонента приведено к диапазону АЦП, то есть значениям из интервала
[0,255]. Значение насыщенности получено как негатив яркостного
компонента.
а)б)в)
Рисунок 9.5 Пример синтезированных текстур при H равном 0,1; 0,5 и 0,8
соответственно.
9.5 Сегментация цветных текстурных изображений
Под сегментацией цветных текстур мы понимаем процесс
пространственного разбиения изображения на области, однородные
относительно некоторого набора характеристик, то есть принадлежащие
одному кластеру.
Процессу сегментации предшествует процесс формирования
пространства признаков, основанный на исследовании текстур и, в свою
очередь, опирающийся на описание текстур. Текстуры, имеющие
различные цветовые характеристики, могут быть успешно разделены на
основании цветовых признаков.
При сегментации цветных текстур необходимо учитывать как
спектральные характеристики объекта, так и их пространственные
характеристики. При этом наиболее информативным из цветовых
признаков представляется компонент тона. Однако разбиение изображения
только по тоновому компоненту является недостаточным, поскольку
объекты, имеющие один тон, но разную яркость, наблюдатель определяет
как разные. Например,
объекты, окрашенные в желтый или коричневый
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 153
- 154
- 155
- 156
- 157
- …
- следующая ›
- последняя »
