Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Задача Декомпозиції образів
|
|
При розробці алгоритму декомпозиції візуального образу завданням є вирішення наступних задач: 1) отримати описи складових образу з усіма можливими характеристиками; 2) виділити тільки певну складову з заданими характеристиками; 3) отримати складові частини інтегральної області, що характеризується різною яскравістю.
Для цього запропоновано алгоритм триступеневої кластеризації, що базується на побудові ієрархічного дерева згортання та засоби керування для забезпечення доступу до різних його рівнів для одержання фрагментів різної фізичної природи. Зазначені рівні формування кластерів різної природи позначені на фрагменті ієрархічного дерева, що наведено на рис. 3.2.
Рис. 3.2. Фрагмент ієрархічного дерева
Згортання полягає в поділі візуальних образів на класи − групи об’єктів, схожі між собою за певними ознаками. Початково образ (об’єкт) розбивається на мікрооб’єкти за певним правилом. Надалі при об’єднанні мікрооб’єктів утворюються мікрокластери, характеристики F 1, F 2, …, Fn яких формуються як суми чи інші функції характеристик мікрооб’єктів, що повинні задовольняти обмеженням певного виду. Вершини, що не підлягають подальшому згортанню, відповідають кластерам результату.
На підготовчому кроці вирішуємо оптимізаційну задачу: необхідно отримати множину Ō, що складається з мікрооб’єктів O ={ o 1, o 2, …, oN }:
(3.1)
що задовольняє наступні умови:
(3.2)
де n − число мікрокластерів O 1, O 2, …, On; 
, 
− граничні значення функцій ознак кластерів, що формуються. Це, наприклад, яскравість, колір, співвідношення заповнених та пустих клітинок тощо.
На рис. 3.3 зображено приклад покриття фігури (а) прямокутниками: б − фігура покрита 15 прямокутниками, в − 12 прямокутників, г − 9 прямокутників.
а б в г
Рис. 3.3. Покриття фігури прямокутниками
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение
Оптимізаційну задачу (3.1) розбиваємо на три підзадачі:
, (3.3)
, (3.4)
, (3.5)
що задовольняє умови (3.2), причому: множина 
, складається з кластерів С ={ с 1, с 2, …, сL }, множина 
, складається з регіонів R ={ r 1, r 2, …, rK }, множина 
, складається зі зв’язних областей I ={ i 1, i 2, …, iM }.
Кожний рівень триступеневого алгоритму розв’язує відповідну свою задачу (3.3), (3.4) і (3.5).
Рис. 3.1. Фрагмент ієрархічного дерева
|
|