Лабораторна робота з дисципліни «Методи адаптивної обробки зображень» (ID:105965)

Выводы: В данной лабораторной работе были рассмотрены и применены на практике 3 основных алгоритма кластеризации: FCM, k-means, Модифицированный алгоритм FCM. Цветное изображение было подвержено разложению на 3 канала – Red, Green, Blue (RGB) и кластеризация производилась для каждого из каналов отдельно. Такой подход к решению поставленной задачи предоставил более широкие возможности, а именно - рассмотреть более подробно различные области на изображении. В соответствии с вариантом задания (в моем случае вариант номер 5), для алгоритмов изменялось количество кластеров (9 и 18). Сравнение результатов, полученных при применении алгоритмов кластеризации с различным количеством кластеров показало то, что при увеличении их количества на изображениях появлялись болем мелкие участки и результат исследования становился болем наглядным и понятным. При изменении параметра m (в моем варианте - 1,2 и 4) изображение становилось более затемненными и результаты кластеризации становились более наглядными.