Kharinov M.V. A generalization of three approaches to an optimal segmentation of digital image. Abstract. The paper proposes an analytically justified method for clustering of multisets, called K-method, which in the cluster analysis provides to surpass the conventional K-means method. In the image segmentation domain it solves the problem of optimal image approximating with the sequential numbers of intensity gradations, which is posed in multi-threshold Otsu method, and essentially improves in the total square error the sequence of approximations of the image with connected segments that are treated in the Mumford-Shah model. While the conventional K-means method analyzes the proximity of pixels to the cluster centers, our K-method treats much stronger feature of the optimal partition, namely stability relative to reclassification of pixels from one cluster to another. All other things being equal, Kmethod turns out more efficient than Otsu method, since in the calculation of the series of the partitions into sequentially increasing cluster number it doesn't face the exponential increase of processing time. In comparison with Mumford-Shah model, the main advantage of K-method consists in the reduction of total square error due to the generation of the sequence of overlapping partitions by means of merge-and-correct, split-and-correct or composite technique.
УДК 004.932 М.В. ХАРИНОВ, И.Г. ХАНЫКОВ ОПТИМИЗАЦИЯ КУСОЧНО-ПОСТОЯННОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ СЕГМЕНТИРОВАННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯХаринов М.В., Ханыков И.Г. Оптимизация кусочно-постоянного приближения сегментированного изображения. Аннотация. В статье анализируется проблема сегментации цветового изображения, аппроксимируемого кусочно-постоянными приближениями. Качество сегментации оце-нивается по классическому среднеквадратичному отклонению (СКО) пикселей прибли-жения от пикселей изображения. Обсуждаются современные версии классических мето-дов кластеризации пикселей изображения посредством минимизации СКО или суммар-ной квадратичной ошибки. Описываются четыре основные операции с кластерами пик-селей и критерии их выполнения для построения оптимизированных приближений. Предлагаются варианты алгоритма преобразования приближения изображения, которые при неизменном числе сегментов обеспечивают оптимизацию приближения как по СКО, так и по зрительному восприятию. Ключевые слова: кластеры пикселей, сегменты изображения, кусочно-постоянное приближение, оценка качества, оптимизация, среднеквадратическое отклонение. Khariniv M.V., Khanykov I.G. Optimization of Piecewise Constant Approximation forSegmented Image. Abstract. In this paper а problem of segmentation of the color image, approached by piecewise constant approximations, is analyzed. The quality of the optimization is estimated by the classical standard deviation of image pixels from the pixels of approximations. The modern versions of the classical methods of image simulating by piecewise constant approximations characterized by minimal values of standard deviation or total squared error are detailed. Four main operations over pixel clusters and appropriate working criterions for the optimized approximation generating are discussed. The algorithmic versions of approximation transformation, providing the enhancement of approximation by standard deviation and also by visual perception for the given number of segments are proposed.
УДК 621.321 Харинов М.В. Анализ сигнала по аналогии с анализом текста. Аннотация. В статье обсуждается структурный подход к представлению информации, в котором понятия сигнала и информации формально разделяются между собой, пред-ставление информации трактуется как устойчивая компонента сигнала, и отсчеты пред-ставления информации, образуемые носителями ее единиц, задают иерархию разбиений сигнала на вложенные сигналы. Устанавливается преемственность обсуждаемого подхо-да в отношении к известным подходам. Обсуждение опирается на аналогию с текстом, анализируемым независимо от языка документа. С учетом особенностей представления информации предлагается алгоритмический способ моделирования распознавания сиг-налов некоторой вычислительной системой или человеком. Ключевые слова: информация, инвариантное представление, изоморфизм, идемпотент-ное преобразование.Kharinov M.V. Signal Analysis by Analogy with Text Analysis. Abstract. In the paper a structural approach to information representation distinguishing from ordinary digital signal representation is discussed. In accordance with structural approach the information representation is computed as the robust signal component composed of elementary carriers of information units. At that it defines the hierarchy of signal partitions into nested signals. The background approaches are pointed out. To explain the essence of structural approach the comparison of signal analysis with text analysis independently of language specificity is used. A method of algorithmic simulation of abilities of some artificial or natural recognition system with account for signal peculiarities is proposed.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.