Segmentation is a key step towards

Segmentation is a key step towards derivation of semantics from digital images. The goal of segmentation in representation of an image into something that is more meaningful and easier to analyze. However, since th segmentation problem, these methods often have to be combined with domain knowledge in order to effecti particular domain. Some of the general-purpose segmentation methods are region growing, histogram evalu growing starts with a single pixel (current region) and progresses by recursively examining the adjacent pixe added to the current region, otherwise a new region is formed.
Histogram evaluation takes place by computation of a color or intensity based histogram from all of the pixe histogram are then used to locate different regions in the image. Graph cut models the image into a weighted graph, and an edge is formed between every pair of pixels. The weight of an edge is a measure of the similari into disjoint sets (segments) by removing the edges connecting the segments. Clustering refers to the proces pixels which are in the same group (cluster) are similar among them and are dissimilar to the pixels which b feature vectors derived from 1 clustered data. The generalized algorithm initiates k cluster centroids by rand the feature vectors are grouped into k clusters using a selected distance measure such as Euclidean j centroids based on their group members and then regroup the feature vectors according to the new cluster c when all cluster centroids tend to converge. Similarity is measured by distance and defined by an N dimensi differs from spatial distance calculation. Feature distance calculation is based on features such as color or int calculation is based on x, y (width, height) coordinates.
Devising an appropriate distance calculation method is an important task since it greatly affects final cluster be able to effectively compromise among multiple parameters. Furthermore, defining similarity parameters clustering errors. For instance, two objects with similar color and texture properties but different shapes will this kind could be fatal in content based retrieval system where shape is of substantial importance in produc algorithms may be generally classified into four main categories which are hierarchical, overlapping and excl are based on union between two nearest clusters. They start by setting every pixel as a cluster and progress [3]. Overlapping clustering algorithms are based on fuzzy sets. Each pixel may belong to two or more cluster result is produced either in a ranked manner or by selecting an appropriate degree of membership for each p exclusively group pixels, such that if a pixel belongs to a particular cluster then it could not belong to any oth clustering algorithms and is the backbone of this paper's methodology. K means algorithm starts clustering random or using some heuristic data. It then groups each image pixel under the central point it is closest to. averaging the pixels grouped under each central point. The two former algorithmic steps are repeated altern longer change by averaging). The limitations of K-means clustering are many iterative rounds may be requir

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบ่งเป็นขั้นตอนสำคัญต่อมาของความหมายจากภาพดิจิตอล เป้าหมายของมาตรฐานการแสดงภาพเป็นสิ่งที่มีความหมายมากขึ้น และง่ายต่อการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่ th แบ่งปัญหา วิธีการเหล่านี้มักจะได้รวมกับความรู้โดเมนในโดเมนเฉพาะ effecti วิธีแบ่งวัตถุเป็นภูมิภาคที่เติบโต เติบโต evalu ฮิสโตแกรมเริ่มต้น ด้วยพิกเซลเดียว (บริเวณปัจจุบัน) และเคลื่อน โดย recursively pixe ติดเพิ่มภูมิภาคปัจจุบันตรวจสอบ มิฉะนั้น จะเกิดขึ้นภาคใหม่ฮิสโตแกรมประเมินเกิดขึ้น โดยการคำนวณของสีหรือความเข้มตามฮิสโตแกรมจากฮิสโตแกรม pixe แล้วใช้ในการค้นหาตามภูมิภาคต่าง ๆ ในภาพ กราฟตัดรูปภาพที่เป็นกราฟถ่วงน้ำหนัก และขอบจะเกิดขึ้นระหว่างคู่ทุกพิกเซล น้ำหนักของขอบเป็นการวัดของ similari ที่เป็นตัวชุด (เซกเมนต์) โดยเอาขอบที่เชื่อมต่อเซ็กเมนต์ คลัสเตอร์ถึงทาพิกเซลซึ่งอยู่ในกลุ่มเดียวกัน (คลัสเตอร์) เหมือนในหมู่พวกเขา และจะไม่เหมือนกับพิกเซลที่เวกเตอร์ b คุณลักษณะได้จากข้อมูล 1 กลุ่ม อัลกอริทึมเมจแบบทั่วไปเริ่ม k คลัสเตอร์ centroids โดยแรนด์เวกเตอร์คุณลักษณะการจัดกลุ่มเป็นคลัสเตอร์ k ที่ใช้วัดระยะทางเลือกเจ Euclidean centroids ตามสมาชิกของกลุ่ม และจัดกลุ่มใหม่เวกเตอร์คุณลักษณะตามซีคลัสเตอร์ใหม่แล้ว เมื่อ centroids คลัสเตอร์ทั้งหมดมักจะ มาบรรจบกัน คล้ายจะวัดตามระยะทาง และกำหนด โดยตัว N dimensi แตกต่างจากการคำนวณระยะทางปริภูมิ ลักษณะการทำงานระยะทางคำนวณจะอิงตามคุณลักษณะเช่นสีหรือ int คำนวณตาม x, y (ความกว้าง ความสูง) พิกัดทบทวนวิธีการคำนวณระยะทางที่เหมาะสมคือ งานสำคัญเนื่องจากมันมีผลมากคลัสเตอร์สุดท้ายสามารถประนีประนอมระหว่างพารามิเตอร์หลายอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การกำหนดพารามิเตอร์คล้ายข้อผิดพลาดของคลัสเตอร์ ตัวอย่าง สองวัตถุที่ มีสีและพื้นผิวคุณสมบัติคล้ายกันแต่รูปร่างต่าง ๆ จะชนิดนี้อาจจะร้ายแรงในเนื้อหาระบบเรียกตามรูปร่างที่สำคัญที่พบในผลิตภัณฑ์เซรามิคอัลกอริทึมโดยทั่วไปแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลักที่มีลำดับชั้น ทับซ้อนกัน และไม่รวมอยู่ในสหภาพระหว่างคลัสเตอร์สอง พวกเขาเริ่มต้น ด้วยการตั้งค่าแต่ละพิกเซลเป็นคลัสเตอร์และความคืบหน้า [3] อัลกอริทึมระบบคลัสเตอร์ที่ทับซ้อนกันอยู่บนชุดชัดเจน แต่ละพิกเซลอาจเป็นสอง หรือคลัสเตอร์มากขึ้นผลผลิต ในลักษณะจัดอันดับ หรือ โดยการเลือกระดับเหมาะสมของสมาชิกสำหรับแต่ละ p เฉพาะกลุ่มพิกเซล เช่นว่าถ้าพิกเซลอยู่ในคลัสเตอร์หนึ่งๆ แล้วก็อาจเป็นอื่น ๆ ใด ๆ คลัสเตอร์อัลกอริทึม และเป็นแกนหลักของระเบียบวิธีนี้กระดาษ K หมายถึง อัลกอริทึมเริ่มต้นคลัสเตอร์แบบสุ่ม หรือใช้ข้อมูลบางอย่างแล้ว จากนั้นกลุ่มแต่ละพิกเซลของภาพใต้ก็ใกล้เคียงกับจุดศูนย์กลาง หาค่าเฉลี่ยพิกเซลจัดกลุ่มภายใต้แต่ละจุดศูนย์กลาง มีการทำซ้ำสองขั้นตอนเดิม algorithmic altern เปลี่ยนแปลงอีกต่อไป โดยหาค่าเฉลี่ย) ข้อจำกัดของคลัสเตอร์ K หมายถึงได้หลายรอบซ้ำอาจ requir

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแบ่งกลุ่มเป็นขั้นตอนสำคัญที่มีต่อแหล่งที่มาของความหมายจากภาพดิจิตอล เป้าหมายของการแบ่งส่วนในการเป็นตัวแทนของภาพเป็นสิ่งที่มีความหมายมากขึ้นและง่ายต่อการวิเคราะห์ แต่เนื่องจากปัญหาการแบ่งส่วน th วิธีการเหล่านี้มักจะมีการใช้ร่วมกับความรู้โดเมนเพื่อ effecti โดเมนเฉพาะ บางส่วนของวิธีการแบ่งส่วนวัตถุประสงค์ทั่วไปเป็นภูมิภาคที่กำลังเติบโต evalu histogram เจริญเติบโตเริ่มต้นด้วย pixel เดียว (ภูมิภาคปัจจุบัน) และดำเนินการตรวจสอบซ้ำโดยพิกเซลเลที่อยู่ติดกันเพิ่มเข้ามาในภูมิภาคปัจจุบันมิฉะนั้นภูมิภาคใหม่จะเกิดขึ้น.
ประเมิน Histogram จะเกิดขึ้นโดย คำนวณ histogram ตามสีหรือความเข้มจากทั้งหมดของ histogram พิกเซลเลถูกนำมาใช้เพื่อหาพื้นที่ที่แตกต่างในภาพ กราฟรูปแบบการตัดภาพลงในกราฟถ่วงน้ำหนักและขอบจะเกิดขึ้นระหว่างคู่ของทุกพิกเซล น้ำหนักของขอบเป็นตัวชี้วัด similari เป็นชุดเคล็ด (กลุ่ม) โดยการเอาขอบเชื่อมต่อส่วน Clustering หมายถึงพิกเซลกระบวนการที่อยู่ในกลุ่มเดียวกัน (คลัสเตอร์) มีความคล้ายคลึงในหมู่พวกเขาและมีความแตกต่างกันไปพิกเซลซึ่งพาหะคุณลักษณะขมาตั้งแต่วันที่ 1 ข้อมูลคลัสเตอร์ ขั้นตอนวิธีการทั่วไปเริ่มต้นจุดศูนย์ถ่วงคลัสเตอร์ k โดยแรนด์เวกเตอร์คุณลักษณะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่ม k โดยใช้การวัดระยะทางเลือกเช่นยุคลิดเจจุดศูนย์ถ่วงขึ้นอยู่กับสมาชิกในกลุ่มของพวกเขาแล้วจัดกลุ่มใหม่เวกเตอร์คุณสมบัติตามที่คคลัสเตอร์ใหม่เมื่อทุกจุดศูนย์ถ่วงคลัสเตอร์ที่มีแนวโน้มที่จะ มาบรรจบกัน เป็นวัดที่มีความคล้ายคลึงกันตามระยะทางและกำหนดโดยไม่มีมิติความแตกต่างจากการคำนวณระยะทางอวกาศ การคำนวณระยะทางคุณสมบัติจะขึ้นอยู่กับคุณสมบัติเช่นสีหรือการคำนวณ int จะขึ้นอยู่กับ x, y (ความกว้างความสูง) พิกัด.
การณ์วิธีการคำนวณระยะทางที่เหมาะสมเป็นงานสำคัญเพราะมันมีผลกระทบต่อคลัสเตอร์สุดท้ายจะสามารถได้อย่างมีประสิทธิภาพประนีประนอมในหมู่หลายพารามิเตอร์ . นอกจากนี้การกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่คล้ายคลึงกันข้อผิดพลาดการจัดกลุ่ม ยกตัวอย่างเช่นสองวัตถุที่มีสีที่คล้ายกันและคุณสมบัติเนื้อ แต่รูปร่างที่แตกต่างกันจะชนิดนี้อาจจะร้ายแรงในระบบการดึงเนื้อหาตามที่ทรงมีความสำคัญมากในขั้นตอนวิธีการ produc อาจจะแบ่งออกเป็นสี่ประเภทหลักที่มีลำดับชั้นที่ทับซ้อนกันและไม่เป็น ขึ้นอยู่กับสหภาพระหว่างสองกลุ่มที่อยู่ใกล้ที่สุด พวกเขาเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าทุก pixel เป็นคลัสเตอร์และความคืบหน้า [3] ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มที่ทับซ้อนกันอยู่บนพื้นฐานของชุดเลือน แต่ละพิกเซลอาจเป็นสองหรือผลคลัสเตอร์มากขึ้นมีการผลิตทั้งในลักษณะการจัดอันดับหรือโดยการเลือกระดับที่เหมาะสมของการเป็นสมาชิกสำหรับแต่ละ p พิกเซลเฉพาะกลุ่มเช่นว่าถ้าพิกเซลเป็นคลัสเตอร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งแล้วมันไม่สามารถเป็นของบุคคลอื่น ๆ ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มและเป็นกระดูกสันหลังของกระดาษวิธีการนี้ K หมายถึงขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มเริ่มสุ่มหรือใช้บางข้อมูลแก้ปัญหา จากนั้นกลุ่มแต่ละพิกเซลภาพภายใต้จุดกลางมันจะใกล้เคียงกับ เฉลี่ยพิกเซลจัดกลุ่มในแต่ละจุดกลาง สองขั้นตอนขั้นตอนอดีตมีการทำซ้ำ Altern เปลี่ยนแปลงอีกต่อไปโดยเฉลี่ย) ข้อ จำกัด ของการจัดกลุ่ม K หมายถึงมีรอบซ้ำหลายคนอาจจะต้อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การก้าวไปสู่การเป็นคีย์ของความหมายจากภาพดิจิตอล เป้าหมายของการแบ่งส่วนในการเป็นตัวแทนของภาพเป็นสิ่งที่สำคัญกว่า และง่ายต่อการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปัญหาการ th , วิธีการเหล่านี้มักจะต้องรวมกับความรู้โดเมนเพื่อ effecti เฉพาะโดเมนบางส่วนของวิธีการตัดเอนกประสงค์ เป็นเขตปลูก , Histogram evalu เติบโตขึ้นด้วยพิกเซลเดียว ( ภาคปัจจุบัน ) และดำเนินการโดย recursively pixe ติดกันเพิ่มพื้นที่ปัจจุบัน มิฉะนั้น ภูมิภาคใหม่เกิดขึ้น .
การประเมินความถี่เกิดขึ้น โดยการคำนวณตามความเข้มสี หรือ ภาพ จากทั้งหมดของ pixe Histogram จะใช้ในการค้นหาพื้นที่ที่แตกต่างกันในภาพ รุ่นที่ตัดภาพกราฟเป็นกราฟถ่วงน้ำหนัก และขอบจะเกิดขึ้นระหว่างคู่ของพิกเซลทุกน้ำหนักของขอบเป็นวัดของ similari ในการดื่มเหล้ามากเกินไป ( ส่วน ) โดยการลบขอบการเชื่อมต่อกลุ่ม ข้อมูล หมายถึง กระบวนการพิกเซลซึ่งอยู่ในกลุ่มเดียวกัน ( กลุ่ม ) มีลักษณะของพวกเขาและจะแตกต่างกันไป พิกเซล ซึ่งบีคุณลักษณะเวกเตอร์ได้มาจาก 1 กลุ่มข้อมูลขั้นตอนวิธีทั่วไปเริ่ม K กลุ่มจุดเซนทรอยด์โดยแรนด์คุณลักษณะเวกเตอร์จะถูกจัดกลุ่มเป็น K กลุ่มใช้วัดระยะห่าง เช่น เลือกใช้ J จุดเซนทรอยด์ขึ้นอยู่กับสมาชิกกลุ่มของตนเองแล้ว รวมกลุ่มคุณลักษณะเวกเตอร์ตามใหม่กลุ่ม C เมื่อจุดเซนทรอยด์ทุกกลุ่มมักจะมาบรรจบกันความเหมือนคือวัดจากระยะทางและกำหนดโดย N ขนาดแตกต่างจากการคำนวณระยะห่างเชิงพื้นที่ คำนวณระยะทางเป็นคุณลักษณะตามคุณลักษณะ เช่น สี หรือการคำนวณจะขึ้นอยู่กับ int x , y ( ความกว้างความสูง )
พิกัดการใช้วิธีการคำนวณระยะทาง เป็นงานที่สำคัญ เพราะมันส่งผลกระทบต่อกลุ่มสุดท้ายสามารถมีประสิทธิภาพในการประนีประนอมระหว่างพารามิเตอร์หลาย นอกจากนี้ การกำหนดพารามิเตอร์สำหรับกันความผิดพลาด สำหรับอินสแตนซ์สองวัตถุที่มีสีคล้ายกัน และพื้นผิว คุณสมบัติ แต่รูปร่างที่แตกต่างกันจะชนิดนี้อาจจะร้ายแรงในเนื้อหาตามระบบการดึงที่รูปร่างเป็นสำคัญอย่างมากในขั้นตอนวิธี produc อาจจะโดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็นสี่ประเภทหลักซึ่งเป็นลำดับชั้นซ้อน excl และอยู่บนพื้นฐานที่สหภาพระหว่างสองกลุ่มพวกเขาเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าทุกพิกเซลเป็นคลัสเตอร์ และความคืบหน้า [ 3 ] การจัดกลุ่มตามชุดซ้อนขั้นตอนวิธีแบบฟัซซี่ แต่ละพิกเซลจะเป็นสองกลุ่มหรือมากกว่าผลผลิตทั้งในการจัดอันดับลักษณะหรือโดยการเลือกระดับที่เหมาะสมของสมาชิกแต่ละจุดโดยเฉพาะกลุ่มพิกเซลเช่นว่าถ้าพิกเซลเป็นของกลุ่มใดก็ไม่อาจเป็นของ OTH ใดการจัดกลุ่มขั้นตอนวิธีและเป็นแกนหลักของวิธีการนี้กระดาษ . K หมายถึงขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลแบบสุ่มหรือเริ่มใช้บาง จากนั้นกลุ่มแต่ละภาพพิกเซลตามกลางมันใกล้ . เฉลี่ยพิกเซลจัดกลุ่มภายใต้แต่ละกลางจุดสองขั้นตอนขั้นตอนเดิมซ้ำอีกหนึ่งทางเลือกเปลี่ยนโดยเฉลี่ย ) ข้อ จำกัด ของกลุ่ม k-means เป็นรอบซ้ำมากอาจ requir