Структурно-цветовой анализ графических изображений на основе динамической экстентной модели кластера

В статье рассматривается задача разработки метода анализа пространственной структуры цветных изображений, обеспечивающего обнаружение структурных элементов и одновременный учет их пространственного и цветового контекста. Параметрами цветного графического изображения являются пространственно-структурные параметры, определяемые при центроидном преобразовании: диссипация, вес, значения центроида, и значения цветовых компонент RGB, устанавливаемые при цветотоновом преобразовании. Кластеры, образованные разбросом характеристик значений этих параметров, используются для распознавания структурно-цветовых характеристик элементов изображения. Предложено описание кластера в виде экстента, охватывающего выборку реализаций. Исходя из анализа взаимного расположения различного размера экстентов кластеров по диаграммам в пространстве параметров, установлено решающее правило определения принадлежности значения тому или иному кластеру за счет определения близости к центрам кластеров, нормированных по значениям размеров экстента.