Запропоновано алгоритм знаходження порогу сегментації зображень за різницею кумулятивних гістограм реального та гіпотетичного зображень. Для знаходження порогів сформульовано одновимірні оптимізаційні задачі. Протестовано алгоритм та порівняно результати.
Розглянуто метод отримання структурних ознак графічних образів за допомогою тривимірної фрагментації простору інтенсивності для розв’язання задачі індексації та пошуку зображень. Розподілені структурні ознаки формуються для тривимірних фрагментів простору інтенсивності, на які його поділено. Запропоновано коефіцієнти структуризації інтенсивності, інтегральні та розподілені структурні властивості. Про- демонстровано експериментальні результати одержання ознак візуальних образів за допомогою методу.
Розроблено метод отримання розподілених ознак зображення на основі фрагментації його інтенсивності. За допомогою методу обчислюються ознаки інтенсивності, координати пікселів зображення та змішані ознаки. Продемонстровано експерименттальні результати залежностей вибраних ознак для тестових зображень.
The method for distributed features of visual patterns extraction is considered. Based on presented methods the features of intensity, pixels coordinates and mixed features are calculated. Some experimental results of using selected method for image features extraction are presented.
Розглянуто застосування методу отримання розподілених ознак графічних образів за допомогою сканування, що проникає до розв’язання задачі індексації та пошуку зображень. Запропоновано коефіцієнти структуризації інтенсивності, інтегральні та розподілені структурні властивості. Продемонстровано експериментальні результати виконання пошуку із застосуванням методу.
Для зменшення часових затрат пошуку зображень у базах даних великих розмірів запропоновано підхід, що ґрунтується на визначенні силуетів яскравості зображень різних типів: фронтального та бічного для двох видів яскравості. Подальше приско- рення пошуку відбувається за рахунок заміни кривих силуетів поліноміальними функціями чебишовського типу. Додатковою ознакою є відстань до піків силуетів. Як приклади практичних даних використано зображення із відомих баз образів. Критеріями прийняті силуети та відстані до них.
The algorithmіs for image threshold segmentation by cumulative histograms and pixel density of real and hypothetical images is considered. The one and multifragment models of hypothetical image are considered. Testing and experimental results are presented