TAILIEUCHUNG - Phân vùng ảnh bằng các điểm ảnh lớn và gradient

Bài báo giới thiệu một thuật toán mới, kết hợp superpixel với các gradient địa phương trong bài toán phân vùng ảnh. Thuật toán thuộc dạng kết hợp chiến lược giữa đi từ tổng quan đến chi tiết (top-down) và ngược lại (bottom-up). Nhóm các điểm ảnh thành các vùng lớn hơn rồi nhóm tiếp thành vùng rộng hơn nữa. Thuật toán có sử dụng khá nhiều thông tin gradient tổng hợp trong vùng lân cận. Sự kết hợp này đã tránh phải sử dụng thông tin toàn ảnh quá nhiều, nên đã cho lợi thế thời gian thực hiện. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG (ISSN: 1859 – 4557) PHÂN VÙNG ẢNH BẰNG CÁC ĐIỂM ẢNH LỚN VÀ GRADIENT IMAGE SEGMENTATION USING SUPERPIXELS AND GRADIENTS Đào Nam Anh Trường Đại học Điện lực Tóm tắt: Bài báo giới thiệu một thuật toán mới, kết hợp superpixel với các gradient địa phương trong bài toán phân vùng ảnh. Thuật toán thuộc dạng kết hợp chiến lược giữa đi từ tổng quan đến chi tiết (top-down) và ngược lại (bottom-up). Nhóm các điểm ảnh thành các vùng lớn hơn rồi nhóm tiếp thành vùng rộng hơn nữa. Thuật toán có sử dụng khá nhiều thông tin gradient tổng hợp trong vùng lân cận. Sự kết hợp này đã tránh phải sử dụng thông tin toàn ảnh quá nhiều, nên đã cho lợi thế thời gian thực hiện. Từ khóa: Điểm ảnh lớn, gradient, phân vùng ảnh. Abstract: This article presents an algorithm using superpixels and local gradients for image segmentation. The algorithm is an integration of top-down and bottom-up approaches. Pixels of an input image are grouped into superpixels, and then merged into bigger segments. Gradient information in the local frame is essential for the merging process. This combination helps avoiding too much global information in order to get advance in time complexity. Keywords: Superpixels, gradients, image segmentation. 1. MỞ ĐẦU Điểm ảnh lớn có thể tạo ra các cấu trúc đa dạng và đa quy mô cho ảnh đầu vào bằng các thuật toán với các thông số khác nhau. Đã có nhiều nghiên cứu sử dụng điểm ảnh lớn với gradient trong phân vùng ảnh. Một số thuật toán tiêu biểu cho hướng nghiên cứu phát triển này sẽ được giới thiệu và phân tích. Bài báo giới thiệu một thuật toán mới kết 34 hợp của superpixel với các gradient địa phương trong bài toán phân vùng ảnh. Thuật toán là sự kết hợp phương pháp top - down và bottom - up, tuy nhiên không sử dụng nhiều thông tin tổng hợp toàn ảnh để giảm độ phức tạp của thuật toán. Ở đây các superpixel được xác định từ các vị trí trên lưới cho sẵn và các thông tin địa phương về gradient. Các thông tin này được sử dụng .

• Điện - Điện tử
• Phân vùng ảnh
• Điểm ảnh lớn
• Bài toán phân vùng ảnh
• Superpixel và gradient
• Thông tin toàn ảnh
• Bài giảng Xử lý ảnh số
• Xử lý ảnh số
• Phân tích ảnh
• Phân vùng ảnh dựa trên ngưỡng
• Phân vùng ảnh dựa trên đường biên
• Khái niệm vùng ảnh
• Xử lý ảnh
• Phân vùng ảnh xử lý ảnh
• Tiểu luận xử lý ảnh
• Kỹ thuật xử lý ảnh
• Ứng dụng phân vùng ảnh
• Lý thuyết thông tin
• Phân vùng tách ngưỡng tự động
• Tách ngưỡng tự động
• Tầm quan trọng xử lý ảnh
• Phân vùng ảnh theo ngưỡng
• Giải pháp phân vùng ảnh viễn thám
• Kích thước lớn dựa trên logic mờ
• Ảnh viễn thám
• Kĩ thuật phân vùng
• Phân cụm mờ
• Bài toán phân vùng ảnh viên thám
• Mô hình Mapreduce_Fuzzy
• Ứng dụng ảnh VNREDSAT 1
• Phân bố độ sâu vùng nước nông
• Độ sâu vùng nước nông cho vùng ven bờ
• Độ sâu vùng nước nông
• Phương pháp hồi qui đa biến
• Ảnh hưởng kinh tế
• Ảnh hưởng phân bón
• Chỉ đạo sản xuất
• Quản lý sản xuất
• Phân tích kinh tế
• Sản xuất nông nghiệp
• Fuzzy C Means
• Thuật toán Kmeans
• Cải tiến thuật toán Kmeans
• Phân vùng ảnh viễn thám
• Kĩ thuật Wavelet
• Tốc độ phân vùng ảnh viễn thám
• Bài giảng xử lý ảnh
• Công nghệ nén ảnh số
• Các phương pháp phân vùng ảnh
• Tạo ảnh X quang vú
• thuật toán phân vùng nhũ ảnh
• phân vùng các ảnh X quang vú
• nền ảnh X quang vú
• luận văn thạc sĩ
• Lấy ngưỡng cứng
• Ảnh hưởng của độ sáng
• Lấy ngưỡng toàn cục
• Kinh tế vùng
• Luận văn kinh tế vùng
• Báo cáo kinh tế vùng
• Đề án kinh tế vùng
• Tiểu luận kinh tế vùng
• Tài liệu kinh tế vùng
• Hệ thống thông tin địa lý
• Ảnh viễn thám Modis
• Ứng dụng ảnh viễn thám Modis
• Xâm nhập mặn
• Phân vùng ảnh hưởng xâm nhập mặn
• Bản đồ xâm nhập mặn
• Xử lý ảnh y tế
• Thuật toán phân cụm
• Ảnh chụp cắt lớp điện toán
• Thuật toán DBSCAN
• Xử lí tín hiệu số
• Phân cụm ảnh
• Phép chuẩn hóa CMN
• Cepstral Mean Normalisation
• Mạng nơ ron SegNet
• Mạng nơ ron UNet
• Phân vùng tổn thương da
• Mạng Nơ ron
• Mạng nơ ron tích chập
• Phân tích ảnh y tế
• Ảnh chụp cộng hưởng từ não
• Phân tích ảnh X vùng ngực
• Ảnh huỳnh quang chụp đáy mắt
• Ảnh nội soi tiêu hóa
• bài giảng siêu âm
• chẩn đoán hình ảnh
• siêu âm
• tổng quan siêu âm
• bài giảng chẩn đoán hình ảnh
• tài liệu học đại học
• Giáo trình xử lý ảnh
• phần thu nhận ảnh
• nhận dạng ảnh
• nén dữ liệu ảnh
• chất lượng ảnh
• Phân đoạn ảnh trên sự không ổn định lớp
• Sự đồng nhất vùng
• Sự không ổn định của lớp
• Độ không ổn định của lớp
• Tính thuần nhất vùng
• Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Phân đoạn ảnh dựa trên thuật toán nở vùng
• Thuật toán nở vùng
• Tập mờ viễn cảnh
• Phương pháp phân cụm mờ viễn cảnh
• Dữ liệu ảnh vệ tinh vùng nước
• Phương pháp PFSFCM