Розроблено статистичний ієрархічний агломеративний (СІА) метод для виділення регіонів зображення за колірною подібністю. Запропонований метод базується на бітовій масці взаємозв'язків та рангів колірних компонент центрів кластерів. Наведено аналітичні та експериментальні оцінки часової й просторової складності за допомогою розробленого методу. Проведено експериментальні дослідження щодо оцінки якості кластеризації зображень. Здійснено порівняння СІА методу з найбільш поширеним статистичним методом k-середніх для виділення регіонів зображень. Доведено перевагу СІА методу для оцінки затрат процесорного часу на кластеризацію зображень, визначено його недоліки у процесі визначення затрат оперативного простору. Під час оцінювання якості кластеризації зображень конкуруючими методами виявлено перевагу СІА методу за двома з трьох критеріїв, результати оцінки згідно з третім критерієм у середньому однакові для обох методів. На базі СІА методу створено систему контекстного пошуку зображень в електронних колекціях. Проведено експерименти з оцінки точності контекстного пошуку зображень.

  Скачати повний текст