Comparison of two clustering methods in image segmentation

Abstract

Tento príspevok popisuje dve zhlukovacie metódy bežné pri analýze dat - fuzzy c-means metódu a metódu Gustafsona - Kessela, ktoré boli použité v segmentácii číslicových obrazov vo fáze predspracovania obrazu. Ako príznakový priestor týchto metód boli zvolené RGB a L*u*v* farebné priestory. Vlastnosti týchto metód boli experimentmi nad piatimi farebnými obrázkami. Obrázky nemali rovnaké veľkosti, každý z nich mali rozdielnu šírku aj výšku. Priemerný počet pixelov bol zhruba 157000. Obrázky boli pôvodne zaznamenané v RGB farebnom priestore. Metóda narastania segmentov tvorí hlavnú časť segmentačnej metódy. Pre jej prácu bola potrebná defuzzifikácia stupňov príslušností jednotlivých pixelov do zhlukov. Výsledky boli získané v RGB a L*u*v* farebných priestoroch, najprv s fuzzy c-means metódou, potom metódou Gustafsona - Kessela. Porovnanie výsledkov dávaných týmito metódami bolo vykonané experimentálnymi simuláciami na testovacích obrázkoch v Matlabe.