246

В работе рассмотрена задача сегментации цветных изображений. Для решения этой задачи разработан
алгоритм, основанный на теории нечетких множеств. Основная идея разработанного алгоритма заключается в
формировании подмножеств пикселей, определяющих области, имеющие сходные характеристики, в
пространстве характерных признаков анализируемого изображения. Предложенный алгоритм сегментации
состоит из двух этапов: 1) формирование пространства характерных признаков на основе анализа некоторой
окрестности рассматриваемых элементов изображения по всем базовым цветам используемой цветовой
системы; 2) сегментация элементов изображения с применением метода кластеризации данных. Оценка
работоспособности разработанного алгоритма проверена при решении задачи сегментации цветных
изображений лица.
 

  • Read count 232
  • Date of publication 18-04-2017
  • Main LanguageRus
  • Pages93 - 97
Русский

В работе рассмотрена задача сегментации цветных изображений. Для решения этой задачи разработан
алгоритм, основанный на теории нечетких множеств. Основная идея разработанного алгоритма заключается в
формировании подмножеств пикселей, определяющих области, имеющие сходные характеристики, в
пространстве характерных признаков анализируемого изображения. Предложенный алгоритм сегментации
состоит из двух этапов: 1) формирование пространства характерных признаков на основе анализа некоторой
окрестности рассматриваемых элементов изображения по всем базовым цветам используемой цветовой
системы; 2) сегментация элементов изображения с применением метода кластеризации данных. Оценка
работоспособности разработанного алгоритма проверена при решении задачи сегментации цветных
изображений лица.
 

English

In this paper we consider the problem of segmentation of color images. To solve this problem, an algorithm based
on the theory of fuzzy sets is developed. The basic idea of the developed algorithm is to form subsets of pixels that
define the region with similar characteristics, in the space of the characteristic features of the analyzed image. The
proposed segmentation algorithm consists of two stages: 1) the formation of the characteristic features of the space
based on the analysis of a neighborhood of pixels on all basic colors used color system; 2) segmenting image elements
using the data clustering method. Evaluation of efficiency of the developed algorithm was tested in solving
segmentation tasks of face color images.
 

Ўзбек

Ушбу мақолада рангли тасвирларни сегментларга ажратиш масаласи қаралган.Бу масалани ҳал қилиш учун
норавшан тўпламлар назарияси аппаратига асосиланган алгоритм ишлаб чиқилган. Ишлаб чиқилган
алгоритмнинг асосий ғояси таҳлил қилинаётган тасвирнинг ўзига хос белгилар фазосида ўхшаш
характеристикаларга эга бўлган соҳаларни аниқловчи пикселлар қуйитўпламини шакиллантиришдан иборат.
Таклиф қилинган алгоритм икки босқичда амалга оширилади: 1) фойдаланилган ранг тизимининг ҳамма асосий
ранглари бўйича қаралаётган тасвирдаги ҳар бир элемент атрофида жойлашган пикселларни таҳлил қилиш
асосида белгилар фазосини шакиллантириш; 2) маълумотларни кластерлаштириш усулидан фойдаланиб тасвир
элементларини сегментларга ажратиш. Ишлаб чиқилган алгоритмнинг ишга яроқли эканлигини баҳолаш юз
тасвирини сегментларга ажратиш масаласини ҳал қилишда текшириб кўрилди.
 

№ Author name position Name of organisation
1 Saliev E.A. старший научный сотрудник Toshkent axborot texnologiyalari universiteti
2 Mirzaev G.R. младший научный сотрудник Toshkent axborot texnologiyalari universiteti
№ Name of reference
1 Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 752 с.
2 Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.
3 Денисов Д.А., Низовкин В.А. Сегментация изображений на ЭВМ // Зарубежная радиоэлектроника. – №10, 1985. – С.5-30.
4 Pratt W.K. Digital Image Processing. – Wiley, 2007. – 807 p.
5 Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. − М.: Мир, 1976. – 165 с.
6 Штовба С.Д. Введение в теорию нечётких множеств и нечёткую логику. – URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1.
7 Mendel, J.M. Type-2 Fuzzy Sets and Systems and Overview // IEEE Computational Intelligence Magazine. – 2007. – № 2(1). – Pp. 20-29.
8 Талеб М.А., Старовойтов В.В. Алгоритм сегментации цветных изображений средствами сегментного анализа // Цифровая обработка изображений. – Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 2000. – Вып. 4. – С.107-116.
9 Пылькин А.Н., Тишкин Р.В. Методы и алгоритмы сегментации изображений. – М.: Горячая линия-Телеком, 2010. – 92 с.
10 Karnik N.N., Mendel J.M. Centroid of a type-2 fuzzy set. Information Sciences. – 2001. – Vol. 132. – Pp. 195- 220.
Waiting