ДОСЛІДЖЕННЯ УНІФІКАЦІЇ СТАНДАРТНИХ ПОРОГОВИХ МЕТОДІВ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ

Анотація

У роботі представлено дослідження автора у напрямку огляду ефективних методів сегментації, що пов’язаних які можна використати в навчальному процесі сьогодення. У роботі проаналізовано базові рішення та їх математичне обґрунтування. Показано основні обмеження застосування та проблемні області застосування. У роботі описано основні принципи порогового визначення. Порогові методи є одними з найпростіших в реалізації та найбільш широко застосовуваних методів сегментації зображень. Мета порогового значення – розподілити зображення на регіони із заданими характеристиками та видалити всі інші регіони які визнано несуттєвими. Матеріал, представлений в цій роботі дає базове розуміння різних стратегій вибору порогових значень. Головною метою цієї роботи є дослідження методів порогової сегментації зображень для побудови математичної моделі швидкої обробки даних при розпізнавання зображень. Оцінюючи приналежність піксела до сегменту комп’ютер потребує алгоритму вибору оптимального методу сегментації. Для вибору адаптації рішення до конкретного зовнішнього стану потрібно знайти алгоритм, що забезпечить найкраще розпізнавання. У статті досліджено методи сегментації, які здійснюються насамперед з метою зменшення надмірності інформації для конкретних часових умов, залишаючи в ньому лише інформацію, необхідну для вирішення конкретної задачі в конкретний момент часу. У бінарному зображенні цікаві для нас частини (наприклад, контури відображуваних об'єктів) повинні бути збережені, а незначні риси (фон) виключені. Основна ідея роботи є основою для навчання математики в системі сприйняття образів. Зокрема, комп’ютер повинен відчувати і розуміти динаміку реального світу. Тому автор досліджує моделі та засоби синтезу методів сприйняття даних зорового спектру, що знаходяться у режимі реального часу.

The paper presents the author's research in the direction of reviewing effective methods of segmentation that can be used in the educational process today. The basic solutions and their mathematical substantiation are analyzed in the work. The main limitations of application and problem areas of application are shown. The paper describes the basic principles of threshold determination. Threshold methods are one of the easiest to implement and most widely used methods of image segmentation. The purpose of the threshold is to divide the image into regions with specified characteristics and delete all other regions that are considered insignificant. The material presented in this paper provides a basic understanding of the different strategies for selecting thresholds.

The main goal of this paper is review of image segmentation methods. The necessity of constructing a mathematical model arises immediately when using a computer for image processing. By evaluating the "eye" affiliation of a pixel to a particular segment, we do not think about how it is done but for computer we need write algorithm. If the task is some adaptation, we need to have written all possibility conditions. Instructing this computer, we have to teach him to perform similar actions, that is, to put in it the corresponding data and algorithms.

The paper investigates the methods of segmentation that are carried out primarily in order to reduce the information redundancy of the image for specific time conditions, leaving it only the information that is needed to solve a particular task at a specific time point. In the binary image, the parts that are of interest to us (for example, the outlines of the displayed objects) must be preserved and insignificant features (background) are excluded.

The main idea is form the basis for teaching math in the system of perception. In particular, the computer should feel and understand the dynamics of the real world. Therefore, the author investigates the models and means of synthesizing the methods of perception of data of the visual spectrum, arriving in real time.

Global threshold method, multilevel threshold method, semithreshold method, variable threshold method are studied in the paper. Mathematical base is studies and presented in the article. Mathematic of image processing is integrated in the end of every part.