Region growing is a procedure that

Region growing is a procedure that clusters pixels or subregions into larger regions based on predefined criteria. The basic approach is to start with a set of “seed” points and from these grow regions by appending to each seed those neighboring pixels that have properties similar to the seed. Homogeneity is an important property of region and main segmentation criterion in region growing which is usually based on grey level, texture, color, etc. (Hojjatoleslami and Kittler, 1998; Ikonomakis et al., 1997). Generally, regiongrowing algorithm can make a better performance on noisy image than other segmentation methods. But images segmented by region-growing method often contain either too many regions (undergrowing) or too few regions (overgrowing) as a result of non-optimal parameter setting (Sonka et al., 1994). Therefore, setting optimal parameters is important for efficient segmentation by region growing

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภูมิภาคเติบโตเป็นขั้นตอนที่กลุ่มเซลหรือ subregions เป็นภูมิภาคที่มีขนาดใหญ่ตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เป็นวิธีการพื้นฐานจะเริ่มต้นด้วยชุด ของจุด "เมล็ด" และ จากนี้ขยายภาคผนวกแต่ละเมล็ดที่พิกเซลที่มีคุณสมบัติคล้ายกับเมล็ด Homogeneity เป็นลักษณะสำคัญของภูมิภาคและเกณฑ์การแบ่งเซกเมนต์หลักในภูมิภาคมีการเติบโตซึ่งมักจะอยู่ในระดับสีเทา พื้นผิว สี ฯลฯ (Hojjatoleslami และ Kittler, 1998 Ikonomakis และ al., 1997) ทั่วไป regiongrowing อัลกอริทึมสามารถทำให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าในรูปคะกว่าวิธีอื่น ๆ แบ่ง แต่ภาพที่ถูกแบ่งเป็นช่วง โดยการเติบโตภูมิภาควิธีมักจะประกอบด้วยขอบเขตมากเกินไป (undergrowing) หรือภูมิภาคที่น้อยเกินไป (overgrowing) เนื่องจากไม่เหมาะสมพารามิเตอร์การตั้งค่า (Sonka et al., 1994) ดังนั้น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญมีประสิทธิภาพแบ่งตามภูมิภาคเติบโต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภาคการเจริญเติบโตเป็นขั้นตอนที่กลุ่มที่พิกเซลหรือภูมิภาคย่อยลงไปในพื้นที่ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า วิธีการพื้นฐานคือการเริ่มต้นด้วยชุดของ "เมล็ดพันธุ์" คะแนนและจากนี้จะเติบโตในภูมิภาคโดยผนวกกับเมล็ดพันธุ์แต่ละพิกเซลเพื่อนบ้านผู้ที่มีคุณสมบัติคล้ายกับเมล็ดพันธุ์ เป็นเนื้อเดียวกันเป็นสถานที่ให้บริการที่สำคัญของภูมิภาคและเกณฑ์การแบ่งส่วนหลักในการเจริญเติบโตในภูมิภาคซึ่งมักจะขึ้นอยู่กับระดับสีเทาเนื้อสี ฯลฯ (Hojjatoleslami และ Kittler, 1998; Ikonomakis et al, 1997). โดยทั่วไปขั้นตอนวิธี regiongrowing สามารถทำให้ผลการดำเนินงานที่ดีขึ้นในภาพที่มีเสียงดังกว่าวิธีการแบ่งส่วนอื่น ๆ แต่ภาพที่แบ่งตามวิธีการในภูมิภาคท​​ี่เติบโตมักจะมีทั้งหลายภูมิภาคเกิ​​นไป (undergrowing) หรือน้อยเกินไปภูมิภาค (การขึ้นมากเกินไป) เป็นผลมาจากการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ไม่เหมาะสม (Sonka et al., 1994) ดังนั้นการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการแบ่งส่วนที่มีประสิทธิภาพตามภูมิภาคท​​ี่กำลังเติบโต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภูมิภาคเติบโตเป็นกระบวนการที่กลุ่มพิกเซลหรือเศรษฐกิจในภูมิภาคที่มีขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่กำหนด แนวคิดพื้นฐานคือการเริ่มต้นด้วยชุดของ " เมล็ด " จุดและจากเหล่านี้เติบโตภูมิภาคโดยผนวกกับแต่ละเมล็ดนั้นใกล้เคียงพิกเซลที่มีคุณสมบัติคล้ายกับเมล็ดวิธีการที่สำคัญคือคุณสมบัติของภูมิภาค และเกณฑ์การแบ่งส่วนตลาดหลักในภูมิภาคเติบโต ซึ่งโดยปกติจะขึ้นอยู่กับระดับสีเทาเนื้อผ้า , สี ฯลฯ ( hojjatoleslami และ kittler , 1998 ; ikonomakis et al . , 1997 ) โดยทั่วไป regiongrowing อัลกอริทึมสามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการแบ่งส่วนภาพที่มีเสียงดังกว่าวิธีอื่น ๆแต่ภาพแบ่งตามวิธีการปลูกภูมิภาคมักจะประกอบด้วยอย่างใดอย่างหนึ่งมากเกินไปภูมิภาค ( undergrowing ) หรือภูมิภาคน้อยเกินไป ( overgrowing ) เป็นผลของการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ( ไม่ sonka et al . , 1994 ) ดังนั้น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเติบโตที่มีประสิทธิภาพตามภูมิภาค