0 800 330 485
Працюємо без вихідних!
Гаряча лінія
Графік роботи
Пн - Пт 08:30 - 20:00
Сб - Нд 10:00 - 17:00
Пишіть в чат:
Для отримання інформації щодо існуючого замовлення - прохання використовувати наш внутрішній чат.

Щоб скористатися внутрішнім чатом:

  1. Авторизуйтеся у кабінеті клієнта
  2. Відкрийте Ваше замовлення
  3. Можете писати та надсилати файли Вашому менеджеру

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

Тип роботи: інше
Сторінок: 32
Рік виконання: 2014
Вартість: 100
Купити цю роботу
Зміст
Цель: изучение базового алгоритма нечеткой кластеризации FCM и его программной реализации, а также простейших способов визуализации результатов нечеткой кластеризации. Исследование зависимости результатов применения алгоритма FCM от его параметров. 1. Алгоритм кластеризации k-means. 2. Алгоритм кластеризации FCM 3. Модифицированный алгоритм FCM
Не підійшла ця робота?
Ви можете замовити написання нової роботи "під ключ" із гарантією
Замовити нову
Зразок роботи
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.