Компьютерная обработка и распознавание изображений - 160 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

160

а)б)

в)г)

Рисунок 9.7 Пример классификации изображений. Кластеры представлены

центрами масс. a) Исходное изображение; в) изображение получено после

кластеризации по методу К-внутригрупповых средних при числе итераций

ntrace=1; г) изображение получено после кластеризации по методу

К − внутригрупповых средних при числе итераций ntrace=10; б) изображение,

сформированное как разность изображений в) и

г).

Изображения получены после кластеризации по методу К -

внутригрупповых средних при числе итераций ntrace=1 (рисунок 9.7 в) и

ntrace=10 (рисунок 9.7 г). На рисунке 9.7 б) показано изображение,

сформированное как разность изображений в) и г), по которому видно, что

увеличение числа итераций приводит к уточнению разбиения прежде всего

на границах кластеров, но не уменьшает

ошибок разбиения, вызванных

первоначальным разбиением. Например, изображения красно-коричневых

кругов (рисунок 9.7 a) отнесены к одному кластеру. Увеличение числа

итераций не приводит к их разделению, хотя глаз хорошо различает эти

круги. Для уменьшения ошибок кластеризации выполним дополнительное

разбиение кластеров посредством сегментации по гистограммам H, R, G, B

компонентов, полученным для каждого кластера, по методу порогового