Моделі мультиграничної сегментації зображень

Актуальність теми. Доступність візуальної інформації у цифровій формі для корпоративних та індивідуальних користувачів, її поширення в різних видах діяльності, інтенсифікація створення та використання систем із базовим носієм інформації у вигляді зображень визначають необхідність удосконалення методів автоматичної інтерпретації відеоданих. Сучасний стан методів і засобів аналізу, перетворень та інтерпретації зображень у різних предметно-орієнтованих областях фокусує увагу на ліквідації семантичного конфлікту між результатами обробки алгоритмами низького рівня і прикладним трактуванням результатів, коли зображення трансформується в деяку семантичну конструкцію. У цьому аспекті на перший план виходять задачі достовірної сегментації зображень, тобто пошуку в полі зору однорідних (із тих або інших позицій) областей, які корелюють зі значущими об’єктами сцен. Інакше кажучи, перцептивна організація даних (грануляція, кластеризація, інкапсуляція, факторизація) і є суттю сегментації – пошуку областей носія зображення на основі заданої або формованої у процесі обробки моделі подібності.

Серед основних цілей сегментації зображень варто виділити такі: позиціонування областей на основі агрегованих ознак; врахування ознак форми цільового об’єкта та просторових відношень між різними об’єктами; створення передумов для підвищення швидкодії за рахунок виключення необхідності аналізу окремих пікселів; стиснення зображень на основі сукупностей областей, які не перетинаються, та їх яскравих та геометричних ознак, забезпечення можливостей індексації та пошуку в базах даних по змісту зображень із запитами ‘ad exemplum’.

Основний вплив на розвиток методів сегментації зображень зробили українські та зарубіжні вчені С.Г. Антощук, А.М. Ахметшин, Р.А. Воробель, В.М. Крилов, Є.П. Путятін, М.І. Шлезінгер, L. Alvarez, B.K.P. Horn, W.G. Kropatsch, A. Rosenfeld, J. Serra, J. Weіckert та ін. Аналіз стану та тенденцій розвитку методів сегментації дозволяє стверджувати, що, незважаючи на численні дослідження в цьому напрямку, задача синтезу розумних із погляду прикладної інтерпретації фактор-множин ще далека від свого остаточного розв’язання.

Таким чином, вивчення зв’язків і властивостей покриття та розбиття інформації, яка зареєстрована (діапазону півтонівё або колірних складових, наборів ознак), і продукованих покриттів та розбиттів поля зору є актуальним завданням, що забезпечує можливості інтелектуального аналізу зображень.