Сегментация изображений кластерным методом и алгоритмом случайных скачков: сравнительный анализ

Представлены результаты сравнительного исследования эффективности алгоритмов сегментации на основе модели системы со случайной скачкообразной структурой и алгоритма кластерного анализа путем имитационного моделирования изображений с коррелированными и независимыми элементами. Установлено, что при сегментации изображений алгоритмами на основе модели системы со случайной скачкообразной структурой внутренние области изображений одного класса обрабатываются со значительно меньшим количеством ошибок по сравнению с алгоритмом последовательной кластеризации. Приведен пример обработки реального изображения.