Segmentazione come una parola, i mezzi per classificare gli oggetti che gli sono esiste in una immagine, essa ha molte teorie e metodologie, supporre che vorremmo riconoscere gli oggetti in l'immagine, ci sono troppi pixel a trattare singolarmente, invece, si dovrebbe come una qualche forma di compatta, rappresentazione di sintesi.
Anche se, superficialmente questi diversi metodi possono sembrare in qualche modo complicato per qualsiasi lettore, in questo articolo voglio dimostrare il significato di clustering in segmentazione.
Un punto di vista della segmentazione è naturale che stiamo cercando di determinare quali componenti dei dati di cui naturalmente appartengono. Questo è un problema noto come il clustering.
Siamo in grado di cluster in due modi:
-Partitioning: qui abbiamo un set di dati di grandi dimensioni, e la curva in su a seconda nozione di associazione tra gli elementi all'interno del set. Vorremmo scomporre in pezzi che sono buone secondo il nostro modello. Per esempio si può scomporre un'immagine in regioni che hanno il colore coerente e texture.
-Raggruppamento: in questa parte abbiamo diversi elementi di dati, e ci piacerebbe raccogliere elementi di insiemi di dati che ha senso insieme.
La chiave qui è di determinare ciò che la rappresentazione è adatta per il problema in mano, abbiamo bisogno di sapere con quali criteri uno metodo di segmentazione dovrebbe decidere quali pixel vanno insieme e quali no.
Una volta decidere il metodo di cluster adatto per la nostra applicazione, da parte di segmentazione clustering potrebbe essere molto utile per alcune applicazioni che potrebbero utilizzare il clustering, così come il video che riassume, o la ricerca di parti di macchine, trovare persone in Maghi, trovando edifici in immagini da satellite: sono fatto con la ricerca di collezioni di punti di frontiera che possono essere assemblati in segmento di linea e poi la linea di assemblaggio in poligoni.
E 'difficile vedere che ci potrebbe essere una teoria completa della segmentazione, non da ultimo, non ciò che è interessante e ciò che è subordinata all'applicazione, non vi è alcuna teoria completa di segmentazione al momento della scrittura.
Dal clustering è sopra definito, in aggiunta clustering è un processo con cui un insieme di dati viene sostituito da Cluster, che è naturale per think della segmentazione di clustering, un altro significato: i pixel possono appartenere insieme because they hanno lo stesso colore, la struttura stessa, they si trovano nelle vicinanze, e così via. Alcuni dei metodi di clustering, nonché: clustering K-medie, suddivisione in termini di clustering grafico teorico.
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