Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Сегментация текстуры
Процесс разбиения изображения на однородные области на основе текстурных характеристик, без учёта цвета или интенсивности.
Матрица совмещения (GLCM)
Статистический метод анализа текстуры, который оценивает пространственную частоту пар уровней серого в заданном направлении и на заданном расстоянии.
Карта текстуры
Двумерное представление, где каждый пиксель кодирует меру локальной текстуры, служащее основой для текстурной сегментации.
Локальная энтропия
Мера непредсказуемости уровней серого в окне соседства, используемая для количественной оценки текстурной сложности области.
Многоразрешающая сегментация
Иерархический подход, анализирующий текстуры на различных пространственных масштабах для улучшения надёжности и точности разграничения областей.
Текстурные дескрипторы LBP
Local Binary Pattern (Локальный двоичный шаблон), оператор, который кодирует микротекстуру, сравнивая каждый пиксель с его соседями, создавая надёжную гистограмму для сегментации.
Модели Маркова
Вероятностный подход, моделирующий пространственную зависимость пикселей для характеристики и сегментации текстур на основе случайных полей.
Текстурная однородность
Критерий сегментации, измеряющий сходство текстурных свойств внутри области, часто основанный на дисперсии дескрипторов.
Анизотропная фильтрация
Техника сглаживания, сохраняющая контуры при уменьшении внутрирегионального шума, важная для подготовки изображений к сегментации текстуры.
Поля Маркова (MRF)
Вероятностная модель, где состояние пикселя зависит от его соседей, используемая для наложения пространственной согласованности в сегментации текстуры.
Двумерная спектрограмма
Пространственно-частотное представление изображения, полученное с помощью локального преобразования Фурье, выявляющее периодические паттерны, характерные для текстур.
Методы кластеризации текстур
Неконтролируемые алгоритмы (например, K-means на дескрипторах текстуры), группирующие пиксели в регионы со схожими текстурными характеристиками.
Рост текстурного региона
Итерационный алгоритм, который увеличивает начальную область, добавляя соседние пиксели со схожими текстурными свойствами с исходной точкой.
Дескрипторы Харалика
Набор из 14 статистических характеристик (контраст, корреляция, энергия, однородность), извлеченных из GLCM для детального описания текстуры.
Сегментация путем слияния данных
Подход, сочетающий несколько текстурных дескрипторов (статистических, частотных, структурных) для более надежной и точной сегментации.