Застосування методів штучного інтелекту до сегментації графічного образу

Loading...
Thumbnail Image

Date

2011

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Видавництво Львівської політехніки

Abstract

Розглянуто ефективний графовий алгоритм сегментації графічних образів (ЕГАСЗ). Досліджено аспекти ефективної реалізації алгоритму, зокрема використання структури даних “об’єднання множин, які не перетинаються” з евристиками “скорочення шляху” та “об’єднання за рангом”. Оцінено придатність алгоритму до використання в автоматизованих системах. Проаналізовано застосовність мір кластерної придатності для оцінювання якості сегментації, одержаної застосуванням ЕГАСЗ до графічного образу. An efficient graph-based image segmentation algorithm (EGBIS) is considered. The aspects of an efficient algorithm implementation, in particular the use of “Disjoint sets union” data structure with its heuristics “path compression” and “union be rank”, are investigated. A suitability of the algorithm for the use in automated systems is reviewed. An applicability of cluster validity measures for image segmentation quality assessment is analyzed.

Description

Keywords

сегментація графічного образу, ефективний графовий алгоритм сегментації зображення, об’єднання множин, які не перетинаються, скорочення шляху, об’єднання за рангом, оцінка придатності кластеризації, image segmentation, efficient graph-based image segmentation, disjoint sets union, path compression, union by rank, clustering validity assessment

Citation

Ленько В. С. Застосування методів штучного інтелекту до сегментації графічного образу / В. С. Ленько, Ю. М. Щербина // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2011. – № 715 : Інформаційні системи та мережі. – С. 194-203. – Бібліографія: 8 назв.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By