Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
محمود حکیمی (زاده ۱۳۴۸ از ولسوالی جاغوری - ولایت غزنی) شاعر و روزنامه نگار هزاره اهل افغانستان است. وی هم اکنون مسئول روزنامه افغانستان است. زندگی نامه. محمود حکیمی زاده ۱۳۴۸ در قریه تبرغنک ولسوالی جاغوری ولایت غزنی به دنیا آمد. وی تحصیلات مدرسه ای خود را در زادگاه به اتمام رساند و پس از به ایران مهاجرت کرد و در حوزه علمیه اصفهان به تحصیلات خود ادامه داد. وی از سال ۱۳۷۷ به شعر روی آورد و اشعاری در قالب های غزل، مثنوی، دو بیتی، نیمایی و سپید سروده است. آثار. آثار محمود حکیمی:
سامبو چوجی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل نیجریه است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به آینتراخت براونشوایگ، زاربروکن، پرسپولیس و سنت پولتن اشاره کرد.
پولیانا چو (؛ زادهٔ ۱۹۵۸) سرمایه دار چینی مقیم هنگ کنگ است، که بعنوان مدیرعامل گروه مالی کینگستون فعالیت می کند و با دارایی خالص ۱۰٫۲ میلیارد دلار، بعنوان چهاردهمین فرد ثروتمند هنگ کنگ شناخته می شود.
ژو کونفی (؛ زادهٔ ۱۹۷۰) کارآفرین و سرمایه دار هنگ کنگی چینی تبار است، که بعنوان مدیرعامل شرکت لنز تکنولوژی فعالیت می کند و با دارایی خالص ۹٫۳ میلیارد دلار، بعنوان ثروتمندترین زن چین شناخته می شود.
لورتا ان راجرز (؛ زادهٔ کارآفرین، سرمایه دار و نیکوکار کانادایی است، که از سهامداران اصلی شرکت راجرز بشمار می آید و با دارایی خالص ۵٫۵ میلیارد دلار، به عنوان یکی از ثروتمندترین افراد کانادا شناخته می شود. وی بیوه تد راجرز؛ بنیان گذار شرکت راجرز می باشد.
تد راجرز (; – ) وکیل، کارآفرین و سرمایه دار کانادایی بود، که در سال ۱۹۶۰ شرکت راجرز را تأسیس کرد.او کتابی به نام گفتگوی خودمانی سر میز غذا را نیز تالیف نموده است.
اپیسیلین ()یک آنتی بیوتیک از دسته آمینوپنی سیلین ها است. این دارو توسط سازمان غذا و دارو آمریکا برای مصرف در ایالات متحده مورد تایید قرار نگرفته است.
آمینوپنی سیلین () دسته ای از آنتی بیوتیک ها هستند که در خانواده پنی سیلین ها قرار دارند و آنالوگ ساختاری آمپی سیلین محسوب می شوند.
۲-آزتیدینون () یک ماده شیمیایی با فرمول C۳H۵NO است. این ماده ساده ترین بتا-لاکتام ممکن است که سازنده هسته اصلی آنتی بیوتیک های بتا-لاکتام و certain cholesterol medications است.
لیف ادلینگ (؛ زادهٔ )؛ موسیقیدان و ترانه سرای اهل سوئد است. او به عنوان ترانه سرای اصلی، نوازنده گیتار بیس، و یکی از اعضای مؤسس دوم متال سوئدی گروه کندل مس شناخته شده است. ادلینگ از سال ۱۹۷۹ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. او تنها عضو ثابت گروه از آغاز تا به امروز است. در سال ۲۰۰۲ او یکی دیگر از گروه های دوم متال را به نام Krux تأسیس کرد.
فنوکسی متیل پنی سیلین () که با نام پنی سیلین وی(penicillin V)، پنی سیلین وی کی(penicillin VK) یک آنتی بیوتیک خوراکی از دسته پنی سیلین ها است که جهت درمان بیماری های ناشی از باکتری های بیماری زا استفاده می شود. این دارو به طور ویژه در درمان گلودرد استرپتوکوکی، عفونت گوش میانی و سلولیت (عفونت بافت) کاربرد دارد. این دارو به طور نسبی در دوران بارداری ایمن تشخیص داده شده است. عوارض جانبی. عوارض جانبی این دارو شامل: اسهال، تهوع و واکنش های آلرژیک شامل آنافیلاکسی است.
مخابرات سیار () یا تلفن سیار، سرویس ارائه خدمات مخابراتی به تلفن همراه کاربرانی است که در حرکتند. تلفن های همراه به یک شبکه سلولی تلفن همراه زمینی، که از ایستگاه های پایه (سایت های تلفن همراه) تشکیل شده است، متصل می شوند، در حالی که تلفن های ماهواره ای به ماهواره های در مدار زمین، متصل می شوند. هر دو شبکه نیز به شبکه سوییچ تلفن عمومی (PSTN) متصل می شوند و کاربران از این راه می توانند با هر تلفن دیگری در جهان تماس بگیرند. در سال ۲۰۱۰ شمار مشترکان تلفن همراه در جهان بالغ بر ۵ میلیارد مشترک، برآورد شده بود. پیوند به بیرون. https://jscit.nit.ac.ir/article_51686.html https://docs.ce.sharif.edu/courses/40626
فرد دلوکا (; – ) سرمایه دار، کارآفرین و رستوران دار اهل ایالات متحده آمریکا بود، که در سال ۱۹۶۵ شرکت ساب وی را تأسیس کرد.
بنزاتین بنزیل پنی سیلین () که با نام بنزاتین پنی سیلین جی نیز شناخته می شود یک آنتی بیوتیک از دسته پنی سیلین ها است که در درمان طیف گسترده ای از بیماری های ناشی از باکتری های بیماری زا کاربرد دارد. این دارو به طور ویژه در درمان گلودرد استرپتوکوکی، دیفتری، سیفلیس و بیماری یاز کاربرد داشته و به صورت تزریق عضلانی مصرف می شود. این آنتی بیوتیک در فهرست داروهای ضروری سازمان جهانی بهداشت قرار داشته و به طور عمومی مصرف آن در دوره بارداری ایمن شناخته می شود. عوارض جانبی. شامل واکنش های آلرژیک از جمله آنافیلاکسی و درد در ناحیه تزریق است.
پروکائین بنزیل پنی سیلین () که با نام پنی سیلین جی پروکائین نیز شناخته می شود، یک آنتی بیوتیک از دسته پنی سیلین ها است که در درمان بیماری های ناشی از باکتری های بیماری زا کاربرد دارد. این دارو به طور اختصاصی در درمان سیفلیس، سیاه زخم، عفونت های دهان, سینه پهلو، دیفتری، سلولیت (عفونت بافت) و گاز گرفتگی حیوانات کاربرد داشته و به صورت تزریق عضلانی مصرف می شود. پروکائین بنزیل پنی سیلین در سال ۱۹۴۸ جهت مصرف درمانی معرفی گردید و هم اکنون در فهرست داروهای ضروری سازمان جهانی بهداشت قرار دارد. عوارض جانبی. شامل اختلال انعقاد خون، حمله صرع و واکنش های آلرژیک شامل آنافیلاکسی می شود.
پروکائین () یک بی حس کننده موضعی از دسته آمینواسترها است. کاربرد اولیه این ماده در کاهش درد ناشی از تزریق عضلانی پنی سیلین می باشد و در دندانپزشکی نیز کاربر دارد. این دارو نخستین بار در سال ۱۹۰۵ توسط شیمیدان آلمانی آلفرد آینهورن تولید شد. وی نام نووکائین که از دو عبارت nov- به معنی نو و -caine که نام متداول آلکالوئیدها می باشد، برای این دارو پیشنهاد کرد. سنتز. این دارو به دو روش زیر سنتز می شود:
کریستینا لوون (؛ زادهٔ ۱۴ نوامبر ۱۹۴۸ – درگذشته ۹ مه ۲۰۲۰) شاعر، نمایش نامه نویس اهل سوئد بود. او در ۵ اکتبر ۲۰۰۶ به عضویت آکادمی سوئد درآمد. زندگی نامه. کریستینا لوون در تیرپ در اوپلندز وزبه متولد شد. و در شووده در خانه پدرش، روبرت لوون، بزرگ شد. پدرش سرگرد، و افسر زره پوش هنگ سکارابوری و مادرش بریتا- ستینا آلیندر مدیر بود. پدربزرگش پرلوون و مادربزرگ وی گون هیلد هنشن، یکی بعد از دیگری مدیر موزه آثار مصر در استکهلم بودند. هنگامی که شش ساله بود با چاپ شعری از او در مجله Kalle Anka &amp; C:o تصمیم گرفت نویسنده شود. کریستینا لوون مادر نمایشنامه نویس ماتینا مونتِلِیوس است. نویسندگی و کار تئاتر. او از اوایل ۱۹۷۲ تاکنون، هشت مجموعه شعر را با نام «اگر من نه» منتشر کرد. او همچنین بعدها، شروع به نوشتن نمایشنامه کرد. کریستینا در سایر رسانه های سوئد، ازجمله برنامه «غیرقابل منتظره» تلویزیون سوئد، که در بهار ۱۹۸۷ پخش شد، شرکت کرد. او میزبان برنامه بود و آن را به همراه یورن و برت کارلسون اجرا کرد. لوون پس از مرگ بازیگر تئاتر آلن ادول در سال ۱۹۹۷ تئاتر برونسگاتان فیرا در استکهلم را عهده دار شد و چند نمایشنامه را شخصاً به رو
ی صحنه برد. او تا سال ۲۰۱۱ مدیر هنری تئاتر بود. کریستینا همچنین در دراماتن ایفای نقش کرد. در میان نمایشنامه های او، می توان به Tant Blomma,Idlaflickorna, Titta en älg! و Kvinnorna vid Svansjö. اشاره کرد. در سال ۲۰۰۲، لوون در تئاتر، برونسگاتان چهار، به یک برنامه شعرخوانی به نام «شب آرام با لوون» را اجرا کرد. لوون در همکاری با هنینگ منکل نویسنده و نمایشنامه نویس رمان یواشکی شناکننده ها(Tjuvbadarna) را نوشتند. کارهای علمی، موسیقی. کریستینا لوون، در ۵ اکتبر ۲۰۰۶ در آکادمی سوئد انتخاب شد و در ۲۰ دسامبر همان سال، همزمان با جلسه یادبود آکادمی جانشین لاش یللنستن شد و کرسی شماره ۱۴ را گرفت. در ۱۹ ژوئن ۲۰۱۰ هنگام مراسم عقد شاهزاده ویکتوریا و شاهزاده دانیل، کریستینا لوون یک کار نوشتاری جدید، به نام در آغوش تو، خوشحال خواهد شد(Vilar glad. I din famn)، را با همنوایی موسیقی بننی آندشون Benny Andersson اجرا کرد. درهفته افتتاحیه اورگل آکوستیکوم (Orgel Acusticum) در دانشگاه تکنیکی لولِوُ Luleå، بننی آندشون برای اولین بار قطعه خاص هنری اش را با "«یک نوشته در برف» ("En skrift i snön)، که نوشته کریستینا لوون بود اجرا کرد. بسیاری
آهنگسازان سوئدی با اشعار لوون کار کرده اند، از جمله گابریل ویلتسکووسکی (Wilczkowski)، بو اولمن، سوِن -داوید سندستروم، کیم هِداُس وپترگوللین. سبک و اهمیت. شعر او تا حدی الهام گرفته از سونیا اوکه سون است و نوعی نقش آفرینی با اعترافات ظریف و طنزهای عجیب و غریب. تم اصلی شعرها و نمایشنامه های او از جمله در شعرهای مرگ، تنهایی، ترس از میانسالی، همیشه در جستجوی عادی بودن، عادی بودن خفه کننده است. همه چیز با عجایب گزنده و فرمول های دشوار است که باعث می شود که ما زبان سوئدی را از بیرون ببینیم و بیندیشیم :این کلمات واقعاً چه معنی می دهند؟، به عنوان مثال «خداحافظ، خوش بگذرد!» (۲۰۰۳). کریستینا لوون در تاریخ ۸ ژوئن ۲۰۱۴، بورسیه تحصیلی کارامل اودیکت را با انگیزه درک بهتر زبان سوئدی دریافت کرد: «از آنجا که منحصر به فرد بودنش برای زیبایی غیرقابل درک - طنزآمیز و شدید است، بازتاب و تعهد را در بر می گیرد. با احساس شاعر به لذت و مسرت ما، او موفق می شود تا ما زبان سوئدی را بهتر درک کنیم».
کوسوکه ناکامورا (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل ژاپن است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به کاشیوا ریسول و آویسپا فوکوئوکا اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال ژاپن نیز بازی کرده است.
در بینایی رایانه ای، بخش بندی تصویر، به فرایند قطعه بندی کردن یک تصویر دیجیتال به چند بخش (مجموعه از پیکسلها، همچنین با عنوان سوپر پیکسل شناخته می شود) گفته می شود. هدف بخش بندی، ساده سازی یا/و تغییر در نمایش یک تصویر به چیزی ست که هم معنی دارتر و هم برای آنالیز آسان تر است. بخش بندی تصویر معمولاً برای پیدا کردن محل اشیا موردنظر و مرزها (خطوط، منحنی ها و غیره) در تصویر استفاده می شود. به عبارت دقیق تر، بخش بندی تصویر، به فرایندی گفته می شود که در آن، به هر پیکسل، برچسبی اختصاص داده می شود، به طوری که پیکسل هایی با برچسب یکسان، ویژگی های مشابهی دارند. خروجی فرایند بخش بندی تصویر، مجموعه ای از بخش هاست که اجتماع آنها، کل تصویر را شامل می شود یا مجموعه ای از خطوط که از تصویر استخراج شده اند. هر یک از پیکسل ها در هر بخش، از نظر داشتن ویژگی های خاص مانند رنگ، شدت روشنایی یا بافت، شبیه به یکدیگر هستند. بخش های مجاور با توجه به ویژگی های ذکر شده، نسبت به هم متفاوت محسوب می شوند. هنگامی که این پردازش ها به یک دسته از تصاویر، به خصوص تصاویر پزشکی اعمال می شوند، کانتورها یا نقشه های برجسته به دست آمده، می توانند با کمک
الگوریتم های درون یابی نظیر Marching cubes برای بازسازی سه بعدی، استفاده شوند. کاربردها. برخی از کاربردهای عملی بخش بندی تصاویر به شرح زیر است: تعداد زیادی الگوریتم عمومی و تکنیک، به منظور بخش بندی تصویر، توسعه داده شده است. برای کارآمد بودن، این تکنیک ها به طور معمول باید با دانش خاص ناحیه ترکیب شوند تا بتواند مسائل بخش بندی ناحیه را به طور مؤثر حل کنند. انواع مختلف تکنیک های بخش بندی تصاویر. دو نوع تکنیک مختلف برای بخش بندی تصاویر وجود دارد: آستانه گذاری. ساده ترین روش در بخش بندی تصویر، آستانه گذاری نام دارد. این روش بر اساس سطح آستانه، یک عکس خاکستری را به یک عکس باینری تبدیل می کند. همچنین یک نوع آستانه گذاری بر اساس هیستوگرام متوازن شده نیز وجود دارد. نکته کلیدی در این روش، انتخاب مقدار آستانه (یا مقادیر آستانه برای حالتی که چند سطح مورد نظر است) می باشد. چندین روش مشهور نظیر آنتروپی ماکزیمم، واریانس ماکزیمم و خوشه بندی کی-میانگین (k-mean) در صنعت مورد استفاده قرار می گیرند. اخیراً روش هایی برای آستانه گذاری در تصاویر سی تی اسکن توسعه داده شده اند. نکته کلیدی در آن ها این است که برعکس روش واریانس ماکزی
مم، مقادیر آستانه به جای تصویر بازسازی شده، از تصویر رادیوگرافی مشتق می شود. روش های جدیدی بر اساس استفاده از مقادیر آستانه غیرخطی فازی چندلایه پیشنهاد شده است. در این روش ها، بر اساس عضویتی که به هر پیکسل اختصاص داده می شود و همچنین مفاهیم منطق فازی و الگوریتم فرگشتی، عمل بخش بندی را انجام می دهند. روش های مبتنی بر خوشه بندی. الگوریتم خوشه بندی کی-میانگین (k-mean) یک تکنیک تکرار شونده می باشد که برای قطعه بندی یک تصویر به k قطعه، مورد استفاده قرار می گیرد. گام های پیاده سازی الگوریتم به شرح زیر است: در این مسئله، فاصله، جذر یا تفریق مطلق بین محل پیکسل و مرکز خوشه می باشد. این تفاوت معمولاً بر اساس رنگ، شدت روشنایی، بافت و موقعیت پیکسل یا ترکیبی وزن دار از این فاکتورهاست. عدد k می تواند به صورت دستی، تصادفی یا بر اساس فرایند اکتشافی انتخاب شود. این الگوریتم تضمین می کند که همگرایی حاصل می شود، اما ممکن است راه حل آن بهینه نباشد. کیفیت راه حل به شرایط اولیه خوشه ها و مقدار k بستگی دارد. حرکت و بخش بندی تعاملی. بخش بندی مبتنی بر حرکت، تکنیکی ست که بر پایه حرکت شی در تصویر می باشد. ایده اصلی ساده است: به تفاوت ه
ای یک جفت از تصاویر نگاه کنید. فرض کنید که شی موردنظر در حال حرکت باشد، تفاوت بین دو عکس دقیقاً با ناحیه اشغال شده توسط شی برابر است. روش kenney با ارائه روش بخش بندی تعاملی، این ایده را گسترش داد. آن ها از یک ربات برای به حرکت درآوردن اشیاء به منظور تولید سیگنال حرکتی لازم برای بخش بندی مبتنی بر حرکت استفاده کردند. بخش بندی تعاملی، چارچوب درک تعاملی ای که توسط Dov Katz و Oliver Brock ارائه شده است را دنبال می کند. روش مبتنی بر فشرده سازی. روش های مبتنی بر فشرده سازی، فرض می کند که بخش بندی بهینه از بین تمامی روش های ممکن، کمترین مقدار طول دیتا را دارد ارتباط این دو مفهوم این است که بخش بندی سعی می کند تا الگوها یا هر نظم و قاعده دیگری را پیدا کند که بتوان از آن برای کم کردن حجم دیتا استفاده کرد. این روش هر بخش را با بافت و شکل مرز آن توصیف می کند. هر یک ازین اجزا توسط یک تابع توزیع احتمال مدل می شود. محاسبه طول کد مربوط به آن در ادامه توضیح داده می شود: برای هر بخش در یک تصویر، این طرح تعداد بیت های مورد نیاز برای کدکردن یک تصویر بر اساس بخش های داده شده را، تولید می کند؛ بنابراین در بین تمامی بخش بندی های م
مکن، هدف پیدا کردن بخش بندی ای است که کوتاه ترین طول کُد ممکن را تولید کند. این کد به سادگی می تواند توسط روش خوشه بندی agglomerative حاصل شود. اعوجاج در روش فشرده سازی با اتلاف حاکی از برابری بخش بندی ها دارد و مقدار بهینه آن می تواند برای عکس های مختلف، از یکدیگر متفاوت باشد. این پارامتر می تواند از روی کانترست بافت ها در تصویر حاصل شود. برای مثال وقتی کانترست بافت ها در تصویر یکسان است، مانند تصاویر camouflage، خروجی از حساسیت بیشتری برخوردار است و کوانتیزه شدگی کمتری دارد. روش های مبتنی بر هیستوگرام. روش های مبتنی بر هیستوگرام نسبت به سایر روش های بخش بندی بسیار کارآمد هستند. دلیل این امر آن است که این روش ها تنها به یکبار وارسی پیکسلها نیاز دارند. در این روش هیستوگرام از روی تمامی پیکسل های موجود در تصویر محاسبه می شود و قله ها و دره های موجود در منحنی هیستوگرام برای پیدا کردن مکان کلاس ها، مورد استفاده قرار می گیرند. در این تکنیک، رنگ یا شدت نور می تواند به عنوان یک معیار سنجش لحاظ شود. ورژن اصلاح شده این تکنیک، اعمال روش جستجوگر هیستوگرام برای تقسیم یک تصویر به کلاس های کوچک تر است. این عملیات تا زمانی
که کلاس ها دیگر قابلیت تقسیم و کوچک شدن را نداشته باشند، ادامه پیدا می کند. یک نقطه ضعف در روش هیستوگرام، این است که ممکن است پیدا کردن دقیق قله ها و دره ها مشکل باشد. روش هیستوگرام می تواند به سرعت برای اعمال به فریم ها خود را تطبیق دهد و همزمان بازده خود را حفظ کند. وقتی که فریم های مختلف در نظر گرفته شوند، روش هیستوگرام را می توان در چند حالت به تصویر اعمال کرد. همان عملیاتی که می تواند بر روی یک فریم اعمال شود، می تواند برای چند فریم هم پیاده سازی گردد و نهایتاً خروجی اصلی، مجموع تمامی خروجی فریم ها خواهدبود. قله ها و دره ها که پیش تر به سختی قابل شناسایی بودند، به سادگی تمیز داده می شوند. روش هیستوگرام در جایی که دیتای خروجی برای مشخص کردن مُد رنگ در محل پیکسل استفاده می شود، می تواند بر اساس پیکسل هم اعمال شود. این روش بخش بندی بر اساس اشیاء متحرک و محیط ساکن است. ازین روش در پیدا کردن موقعیت ابجکت های متحرک در ویدئوها، استفاده می شود. آشکارسازی لبه. آشکارسازی لبه یک فیلد پیشرفته در پردازش تصویر محسوب می شود. مرز و لبه ناحیه ها به یکدیگر مرتبط هستند. در اغلب موارد در نواحی مربوط به مرزها، شدت روشنایی ت
غییرات سریعی نمی کند. آشکارسازی لبه به عنوان یک تکنیک پایه در اکثر روش های بخش بندی مورد استفاده قرار می گیرد. لبه های شناسایی شده توسط آشکارساز لبه در اغلب موارد ناپیوسته هستند. برای جدا کردن یک شی در تصویر، پیدا کردن مرزهای آن از ملزومات است. لبه های مطلوب، در واقع مرز بین این اشیاء و تاکسون های فضایی می باشند. تاکسون های فضایی دانه های اطلاعاتی هستند، متشکل از یک ناحیه پیکسل واضح، که در سطوح انتزاعی در یک معماری صحنه تودرتوی سلسله مراتبی مستقر هستند. آنها شبیه به تعیین روانشناختی گشتالت از شکل-زمین هستند، اما برای شامل پیش زمینه، گروه های اشیاء، اشیاء و بخش های شی برجسته گسترش یافته اند. روش های تشخیص لبه را می توان در منطقه تاکسون فضایی به کار برد، به همان روشی که برای یک شبح اعمال می شود. این روش مخصوصاً زمانی مفید است که لبه جدا شده بخشی از یک کانتور توهمی باشد. روش های تقسیم بندی را می توان برای لبه های به دست آمده از آشکارسازهای لبه نیز اعمال کرد. لیندبرگ و لی یک روش یکپارچه را توسعه دادند که لبه ها را به بخش های لبه راست و منحنی برای تشخیص شیء مبتنی بر قطعات تقسیم می کند، بر اساس معیار حداقل طول توصی
ف (MDL) که با روشی شبیه به تقسیم و ادغام بهینه شده است. روش مبتنی بر خوشه بندی دوگانه. این روش ترکیبی از سه ویژگی در تصویر است: تقسیم بندی تصویر براساس آنالیز هیستوگرام توسط فشردگی بالای کلاس ها و گرادیان مرزهای آن کلاس ها، چک می شود. برای این منظور دو فضا باید معرفی شوند: یکی از فضاها، هیستوگرام روشنایی است (H = H(B، فضای دوم، فضای ۳ بعدی از تصویر اصلی می باشد (B = B(x, y. فضای اول اجازه می دهد تا مقدار فشردگی توزیع روشنایی ای که توسط روش minimal clustering kmin محاسبه می شود را اندازه گیری کنیم. آستانه روشنایی T مربوط به روش kmin تصویر باینری (سیاه و سفید) را می سازد – (bitmap b = φ(x, y که در آن φ(x, y) = ۰ اگر B(x, y) &lt;T و φ(x, y) = ۱ اگر B(x, y) ≥ T باشد. بیت مپ (bitmap) یک شی در فضای دوگانه است. در آن بیت مپ معیاری برای چگونگی توزیع نقاط سیاه (یا سفید) در پیکسل ها باید تعریف شود؛ بنابراین هدف پیدا کردن اشیاء دارای مرزهای مطلوب است. برای تمامی Tها، معیار (MDC =G/(k×L باید محاسبه شود (که در آن k تفاوت در روشنایی بین شی و پس زمینه، L طول تمامی مرزها و G گرادیان ماینگین در مرزهاست). مقدار ماکزیمم M بخش ب
ندی را مشخص می کند. روش رشد ناحیه. روش رشد ناحیه عمدتاً اساس خود را بر این فرض که پیکسل های مجاور دارای ویژگی های مشابهی هستند، می گذارد. روش کلی کار در این روش مقایسه یک پیکسل با پیکسل های مجاور آن است. اگر معیارهای شباهت ارضا شوند، پیکسل موردنظر می تواند به کلاسی که پیکسل های مجاور به آن تعلق دارند، اضافه شود. تعیین معیارهای شباهت بسیار مهم است و نتایج در همه موارد از نویز تأثیر می پذیرد. روش های ادغام ناحیه های آماری (SRM) با ساخت گرافی از پیکسل هایی با ۴ همسایگی، به همراه مرزهایی که با مقدار مطلق تفاوت شدت روشنایی وزن دهی شده اند، شروع می شود. با استفاده از ۴-ارتباط با لبه های وزنی با ارزش مطلق شدت تفاوت دارد. در ابتدا هر پیکسل، یک ناحیه متشکل از یک پیکسل را می سازد. سپس روش SRM، لبه هایی که در صف اولویت هستند را مرتب می کند و سرانجام تصمیم می گیرد که ناحیه هایی که متعلق به یک لبه هستند را با استفاده از پیش بینی آماری به یکدیگر ادغام کند یا نه. یکی از روش ها رشد ناحیه، روش مبتنی بر پیدا کردن هسته اولیه ناحیه هاست. این روش مجموعه از هسته های اولیه را به عنوان ورودی اتخاذ می کند. هسته های اولیه به صورت مرتب
با پیکسل های مجاور خود مقایسه می شوند. تفاوت بین شدت روشنایی پیکسل مورد بررسی و میانگین شدت روشنایی ناحیه، به عنوان معیار شباهت استفاده می شود. یکی دیگر از روش های رشد منطقه ای، روش رشد منطقه بدون دانه است. این یک الگوریتم اصلاح شده است که به بذرهای واضح نیاز ندارد. با یک منطقه واحد شروع می شود formula_1—پیکسل انتخاب شده در اینجا به طور مشخصی بر تقسیم بندی نهایی تأثیر نمی گذارد. در هر تکرار، پیکسل های همسایه را به همان شکلی که ناحیه بذر رشد می کند، در نظر می گیرد. تفاوت آن با منطقه بذر در حال رشد در این است که اگر حداقل formula_2 کمتر از آستانه از پیش تعریف شده formula_3 باشد، به منطقه مربوط formula_4 اضافه می شود. در غیر این صورت، پیکسل با تمام مناطق فعلی متفاوت است formula_5 و یک منطقه جدید formula_6 با این پیکسل ایجاد می شود. یکی از انواع این تکنیک، پیشنهاد شده توسط هارالیک و شاپیرو (۱۹۸۵)، بر اساس شدت پیکسل است. میانگین و پراکندگی منطقه و شدت پیکسل کاندید برای محاسبه آمار آزمون استفاده می شود. اگر آمار آزمون به اندازه کافی کوچک باشد، پیکسل به منطقه اضافه می شود و میانگین و پراکندگی منطقه دوباره محاسبه می
شود. در غیر این صورت، پیکسل رد می شود و برای تشکیل یک منطقه جدید استفاده می شود. روش های مبتنی بر معادله دیفرانسیل با مشتقات جزئی. با استفاده از یک روش مبتنی بر معادله دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDE) و حل عددی آن می توان تصاویر را بخش بندی کرد. منحنی انتشار، یک روش محبوب در این زمینه با برخورداری از کاربردهای متعدد در زمینه استخراج و ردیابی اشیاء و غیره محسوب می شود. ایده اصلی، تکامل یک منحنی اولیه، در جهت رسیدن به کمترین مقدار تابع هزینه است. همانند اکثر روش های مسائل معکوس، مینیمم کردن مقدار تابع هزینه، مسئله ای مهمی محسوب می شود و محدودیت های مشخصی که در اینجا همان محدودیت های هندسی هستند را اعمال می کند. روش های متغیر (variational). هدف از روش واریانسی، پیدا کردن بخش بندی ای است که با توجه به انرژی معین عملکردی، بهینه می باشد. انرژی معین عملکردی، شامل یک ترم مربوط به فیت کردن دیتا و یک ترم مربوط به رگولاریزه کردن است. یک بیان کلاسیک Potts model نام دارد که برای تصویر f به صورت زیر تعریف می شود: formula_7 یک مینیمم کننده formula_8 یک تصویر ثابت است که بین فاصله مربع L2 و تصویر داده شده و طول کل پرش آن مصال
حه (tradeoff) برقرار می کند. مجموعه پرش از بخش بندی را مشخص می کند. وزن نسبی انرژی، توسط پارامتر. متغیر باینری مدل Potts، اگر رنج تغییرات به دو مقدار محدود شده باشد، اغلب با نام Chan-Vese model شناخته می شود. ک کلی سازی مهم Mumford-Shah model می باشد که رابطه آن به شرح زیر است: formula_9 مقدار عملکردی، جمع تمامی منحنی های بخش بندی k است. u ضریب تخمین نرم شدگی و f فاصله آن تا تصویر اصلی است. روش تقسیم کردن گراف. روش تقسیم بندی گراف، یک روش مؤثر برای بخش بندی تصویر محسوب می شود. آن ها تأثیر پیکسل های مجاور را بر یک خوشه داده شده از پیکسل ها، با در نظر گرفتن یکنواختی در عکس، مدل می کنند. در این روش، تصویر به عنوان یک گراف وزن دار غیرمستقیم، مدل می شود. معمولاً یک پیکسل یا گروهی از پیکسل ها با وزن گره ها و لبه ها در ارتباط هستند، شباهت (یا عدم شباهت) با پیکسل های مجاور را تعریف می کنند. سپس گراف (یا همان تصویر) با توجه به معیاری که برای خوشه بندی مطلوب، طراحی شده است، تقسیم بندی می شود. هر بخش از خروجی گره ها (پیکسل ها) از این الگوریتم، به عنوان یک شی جدا شده در تصویر محسوب می شود. Markov random fields. کاربرد (M
arkov random fields (MRF در حوزه تصویر در اویل سال ۱۹۸۴، توسط Geman مطرح شد. اصول ریاضی قوی و توانایی آن ها در تهیه یک بهینه کلی، حتی وقتی که بر اساس ویژگی های محلی تعریف شده بود، ثابت کرد که می تواند اساس زمینه تحقیق جدید در حوزه تحلیل تصویر، رفع نویز و بخش بندی باشد. MRFها کاملاً با توزیع احتمال پیشین، نظریه گراف و توزیع احتمال حاشیه ای خود توصیف می شوند. معیار بخش بندی تصویر با استفاده از MRF به عنوان پیدا کردن طرح برچسب گذاری ای که بیشترین احتمال برای یک مجموعه از ویژگی های مشخص را دارد، مطرح می شود. دسته گسترده ای از روش های بخش بندی تصویر با استفاده از MRFها، می تواند بخش بندی های با نظارت یا بدون نظارت هستند. بخش بندی با نظارت با استفاده از MRF و MAP. در زمینه بخش بندی، تابعی که الگوریتم MRF به دنبال ماکزیمم کردن آن است، احتمال تشخیص یک طرح برچسب گذاری با توجه به مجموعه از ویژگی هاست شناسایی شده در تصویر، می باشد. این موضوع بیان دیگری از روش برآوردگر بیشینه گر احتمال پسین است. همسایگی MRF برای یک پیکسل مشخص مراحل الگوریتم ژنتیک برای یخش بندی تصویر با استفاده از MAP در زیر آورده شده است: یک گراف بدون جه
ت یا مارکوفی را می توان به صورت &lt;G=&lt;V,E نوشت به طوریکه V مجموعه گره ها و E مجموعهٔ تمام یال ها در گراف است. گره های یک گراف را می توان در یک گراف مربوط به عکس به دو دسته تقسیم کرد. گره هایی که در همسایگی هم قرار دارند و درواقع همان پیکسل های تصویر هست و ۲ گره دیگر به نام S,T کهS در عکسُ نماینده گره هاییست که شی موردنظر را نمایش می دهند و T نماینده پس زمینه است. این نوع گراف را گراف S,T هم می نامند. در این گراف یال ها هم شامل چند دسته اند:nlink که یال ها بین پیکسل های همسایه هستند و tlink که گره t یا همان terminal را به گره های تصویر متصل م کند. در این نوع گراف ها وزن ها همواره غیر منفی درنظر گرفته می شوند. یک کات در گراف یک زیرمجموعه از یال هاست و با C معرفی می شود. هزینه هر کات معادل مجموع وزن یال هاییست که در آن کات واقع شده است. کات کمینه به برشی گفته می شود که این هزینه در آن برش مینیمم شود. پیدا کردن برش کمینه معادل پیدا کردن maxflow در گراف است. برای segmentation می توان به گره S برچسب ۱ و به گره های t که همان پس زمینه هستند برچسب۰ نسبت داد و عملیات segmentation را به صورت کمینه کردن انرژی در این
MRF محاسبه کرد. مسائل گراف کات در بینایی را می توان به صورت یک مسئله حداقل کردن انرژی درنظر گرفت. در اینجا ما به دنبال یافتن برچسب f هستیم که انرژی را به حداقل برساند. formula_10 ٍEsmooth تشابه f با برچسب پیکسل های اطراف و Edata اختلاف f با داده های مشاهده شده را نشان می دهد. انرژی داده به روش های مختلفی محاسبه می شود اما درحالت کلی میزان شباهت پیکسل و برچسب آن برای محاسبه انرژی مورد بررسی قرار می گیرد. انتخاب Esmooth یک مسئله بحرانی است و انتخاب های زیادی هم برای آن وجود دارد مثلاً در بعضی روش ها همیشه f را شبیه همسایگان انتخاب می کنند که این باعث نتایج ضعیف در مرز بین شی های تصویر می شود. توابع انرژی که این مشکل را ندارند، توابع discontinuity preserving نامیده می شوند. مشکل اصلی در اینجا هزینه محاسباتی بالاست به این دلیل که فضای انتخاب برچسب بسیار بزرگ است و دارای هزاران برچسب مختلف هستیم. از طرفی این مسئله دارای مینیمم های محلی زیادیست. توابع انرژی که ما درنظر گرفتیم به صورت زیر است: formula_11 N مجموعه جفت پیکسل هایی که با هم در ارتباطند. معمولاً این ارتباطات بین دو پیکسل همسایه درنظر گرفته می شود، همچنین