Публікація: Модель сегментації зображень з використанням алгоритмів кластеризації даних
Завантаження...
Дата
2024
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою кваліфікаційної роботи є розробка моделі для сегментації зображень на основі комбінованих методів, включно з алгоритмами кластеризації K-Means та Normalized Cut. У ході виконання кваліфікаційної роботи було досліджено різноманітні методи сегментації зображень, а також розроблено модель Enhanced Boundary Segmentation Model (EBSM). Модель включає модулі стандартизації, попередньої обробки, гібридної сегментації та аналітики. Було проведено тестування моделі на обраному зображенні, що містило шуми, переосвітлення та нечіткі області. Попередня обробка, що включала корекцію освітлення, фільтрацію шуму та підвищення контрасту показала ефективність у покращенні якості зображення. Результати роботи моделі EBSM підтвердили, що поєднання алгоритмів K-Means та Normalized Cut забезпечує високу точність та детальність сегментації. Попередня обробка значно покращує якість вхідних даних, що позитивно впливає на точність сегментації. У підсумку, проведена кваліфікаційна робота підтверджує ефективність розробленої моделі для сегментації зображень та вказує на її потенціал для застосування в різних галузях, таких як медична діагностика, дистанційне зондування та автоматичне розпізнавання об'єктів. Модель EBSM має важливе значення у сучасному світі, де обробка візуальних даних стає все більш необхідною у різних сферах.
Опис
Ключові слова
сегментація, кластеризація, K-Means, NCUT, гауссівське розмиття, гістограмне вирівнювання
Бібліографічний опис
Зайцев Д. Я. Модель сегментації зображень з використанням алгоритмів кластеризації даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Д. Я. Зайцев ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 81 с.