Модель сегментації зображень з використанням алгоритмів кластеризації даних - Зайцев, Д. Я. (My University, 2024)
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.
Image Segmentation Model Using Data Clustering Algorithms
Keywords: сегментація; кластеризація; K-Means; NCUT; гауссівське розмиття; гістограмне вирівнювання