قاموس الذكاء الاصطناعي

📖

المصطلحات

تجزئة بنمو المنطقة

تقنية تبدأ من نقاط انطلاق (بذور) وتجمع البكسلات المجاورة وفقًا لمعايير التشابه (اللون، الملمس، الشدة) لتشكيل مناطق متجانسة.

📖

المصطلحات

تجزئة بدمج المناطق

نهج يبدأ بتجزئة أولية مفرطة (على سبيل المثال، في شبكة) ويدمج بشكل متكرر المناطق المتجاورة الأكثر تشابهًا وفقًا لمعيار محدد مسبقًا.

📖

المصطلحات

التقسيم المائي (Watershed)

خوارزمية تجزئة تعالج الصورة كتضاريس طبوغرافية، حيث تغمر الأحواض من علامات لتحديد الحدود بين المناطق.

📖

المصطلحات

SLIC (التجميع التكراري الخطي البسيط)

خوارزمية تجزئة مفرطة تولد بكسلات فائقة مدمجة وشبه منتظمة عن طريق تكييف K-Means مع مساحة خماسية الأبعاد (CIELAB + إحداثيات x,y) مع ترجيح المسافة-اللون.

📖

المصطلحات

فضاء الميزات (Feature Space)

تمثيل متعدد الأبعاد حيث يكون كل بكسل متجهًا لسماته (مثل: RGB, Lab, الملمس)، والذي تعمل عليه خوارزميات التجميع للتجزئة.

📖

المصطلحات

معيار وارد (Ward's Criterion)

طريقة ربط للتجميع الهرمي تقلل من التباين الكلي داخل الكتلة عن طريق دمج الكتلتين اللتين تسببان أقل زيادة في هذا التباين في كل خطوة.

📖

المصطلحات

التجزئة المفرطة

ظاهرة تنتج فيها خوارزمية التجميع عددًا مفرطًا من الأجزاء، غالبًا ما تكون أدق من الكائنات الحقيقية محل الاهتمام في الصورة، مما يتطلب خطوة دمج لاحقة.

📖

المصطلحات

التجزئة القائمة على النواة (Kernel-based Segmentation)

نهج تجميع يستخدم دوال النواة لإسقاط البكسلات في فضاء ذي أبعاد أعلى حيث تصبح الكتل غير القابلة للفصل خطيًا قابلة للفصل خطيًا.