УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДУ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ЗОБРАЖЕННЯ

Анотація

В роботі розглядаються алгоритми кластеризації зображення та можливе їх удосконалення. Більшість алгоритмів сегментації зображення орієнтується на певний обмежений клас зображень, що призводить до зменшення сфери їх застосування. До проблем існуючих алгоритмів можна віднести автоматизацію процесу розбиття зображення на домени-блоки, сповільнення стискання, обмеження на розмір зображення та складність алгоритму. Це пов’язано з визначенням мінімальної кількості образів, що мають спільні ознаки з еталоном розбиття. Безпосередній вплив шуму, співпадіння елементів в структурі представників класів, призводять до значного збільшення площі покриття зображення, що приводить до зниження точності кластеризації. Кластери зображення формуються на основі таких критеріїв, як колір, текстура та форма. Застосування фрактальної розмірності зображення як критерію кластеризації та для встановлення кількості блоків розбиття, дозволяє розширити коло застосування алгоритму та збільшити швидкість обробки даних без втрати точності алгоритмів. Наведений алгоритм для сигментації зображення не прив’язується до конкретного зображення та не вимагає повної подібності з еталоном. В якості форми пропонується використовувати детермінований фрактал отриманий за допомогою фрактальної апроксимації зображення.
Такий алгоритм має і свої недоліки, до яких можна віднести обмеженість груп вже досліджених фракталів. Проте стрімкий розвиток методів фрактальної геометрії дозволить позбутись наведеного недоліку. Роботу алгоритму було апробовано для фрактального стиснення зображення, для розбиття зображення на доменні блоки.
Запропонований алгоритм дозволяє використовувати наведене удосконалення не лише для кластеризації зображення, а й для кластеризації будь-якого об’єкту та фрактального стиснення
зображення.

Ключові слова: кластеризація, зображення, фрактальна апроксимація, доменні блоки, фрактальна розмірність, детермінований фрактал.