تکنیک های یادگیری یکپارچه به طور گسترده ای در تقسیم بندی تصویر برای شناسایی مناطق معنی دار در تصاویر بدون داده های برچسب استفاده می شود، این رویکرد به برنامه هایی کمک می کند که در آن بی معنی یا پر هزینه درک راهنمایی های عملی و محاسبات می تواند اثربخشی این روش ها را بهبود بخشد.

پایه های تقسیم بندی تصویر بدون نظارت

تقسیم بندی تصویر یکپارچه شامل دسته بندی پیکسل ها بر اساس ویژگی هایی مانند رنگ، بافت یا شدت است. الگوریتم های رایج شامل خوشه های K-means، به معنی Shift و روش های مبتنی بر نمودار است. این تکنیک ها داده های تصویر را تجزیه و تحلیل می کنند تا آن را به مناطق متمایز بدون برچسب های قبلی تقسیم کنند.

نکات عملی برای اجرای

برای بهبود نتایج تقسیم بندی، نکات زیر را در نظر بگیرید:

  • تصاویر پیش پردازش: مقادیر پیکسل را برای کاهش تنوع طبیعی می سازد.
  • ویژگی های مناسب انتخاب شده: از فضاهای رنگی مانند آزمایشگاه یا HSV برای تقسیم بندی بهتر استفاده کنید.
  • پارامترهای بهینه سازی: [FLT 1] از روش های مانند روش آرنج برای K-means برای انتخاب تعداد خوشه ها استفاده کنید.
  • نتایج معتبر: از معیارهایی مانند نمره silhouette برای ارزیابی کیفیت تقسیم بندی استفاده کنید.

محاسبه ها و متریک ها

محاسبات برای الگوریتم های تنظیم و ارزیابی نتایج ضروری هستند.به عنوان مثال، در خوشه K-means، خلاصه داخلی مربع (WCSS) به تعیین تعداد بهینه خوشه ها کمک می کند.

برای محاسبه WCSS:

فاصله های مربعی بین هر نقطه و درصد خوشه آن

نمره سیلوت از 1 تا 1 متغیر است که ارزش های بالاتر نشان دهنده تقسیم بندی بهتر است.