Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003980, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE INTELLECTUAL ANALYSIS METHOD OF COLOR IMAGES popup.author Федоров Є. Є.Храмова-Баранова О. Л.Уткіна Т. Ю.Кожушко Я. М.Несен І. О.Fedorov E. E.Khramova-Baranova O. L.Utkina T. Y.Kozhushko Ya. M.Nesen I. O. popup.publication 29-06-2025 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/332721 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. В даний час широкого поширення набули методи автоматичного та автоматизованого аналізу зображень, які використовуються в комп’ютерному графічному дизайні, біометричній ідентифікації, пошуку військових цілей.Об’єктом дослідження є процес аналізу кольорових зображень.Метою роботи є створення інтелектуального методу аналізу зображення на основі квантування, бінаризації та кластеризації.Метод. Запропонований метод інтелектуального аналізу кольорових зображень складається з таких методик. Методика зменшення кількості кольорів на основі перетворення кольорового зображення в сіре та квантування отриманого сірого зображення дозволяє підвищити точність вилучення елементів зображення за рахунок запобігання появі надлишкової кількості кластерів зображення. Методика створення набору бінарних зображень на основі бінаризації квантованого сірого зображення дозволяє підвищити швидкість подальшої кластеризації за рахунок заміни послідовного вилучення всіх елементів квантованого сірого зображення паралельним вилученням елементів бінарних зображень, а також розбити кластери, отримані в ході подальшої кластеризації, за кольором за рахунок належності різним бінарним зображенням. Методика визначення найбільш пріоритетних бінарних зображень на основі ймовірності появи кожного кольору в квантованому сірому зображенні дозволяє підвищити швидкість синтезу структури зображення за результатами аналізу за рахунок розгляду найбільш інформативних бінарних зображень. Методика вилучення елементів бінарного зображення на основі його кластеризації дозволяє підвищити точність вилучення елементів бінарного зображення за рахунок поліпшення способу формування околиць точок (не потрібний радіус околиці, що емпірично визначається), виявлення випадкових викидів і шуму, видобування елементів зображення різної форми та розміру, не вказуючи кількість видобутих елементів бінарного зображення, а також підвищення швидкості вилучення елементів бінарного зображення за рахунок формування околиць тільки точок білого кольору. Методика визначення найбільш пріоритетних елементів бінарного зображення на основі потужності кластерів зображення дозволяє підвищити точність синтезу структури зображення за результатами аналізу за рахунок пропуску шуму і випадкових викидів.Результати. Запропонований метод інтелектуального аналізу кольорових зображень був програмно реалізований за допомогою Parallel Computing Toolbox пакету Matlab і досліджений для завдання вилучення елементів зображень на відповідній базі даних. Отримані результати дозволили порівняти традиційний та запропонований методи.Висновки. Запропонований метод дозволяє розширити область застосування аналізу кольорових зображень на основі перетворення кольорового зображення в сіре, квантування, бінаризації, паралельної кластеризації, та сприяє підвищенню ефективності комп’ютерних систем класифікації та синтезу зображень. Перспективами подальших досліджень є дослідження запропонованого методу для широкого класу задач машинного навчання popup.nrat_date 2026-02-26 Close