موضوع مقاله: طبقه‌بندی تصاویر متنی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # طبقه‌بندی تصاویر متنی | مقدمه: طبقه‌بندی تصاویر متنی ، شاخه ای از بینایی کامپیوتری برای تشخیص الگو، رویکردی از طبقه‌بندی بر اساس اطلاعات متنی در تصاویر است. | ## بخش 1: طبقه‌بندی تصاویر متنی | «متنی» به این معنی است که این رویکرد بر رابطه پیکسل‌های نزدیک متمرکز است که به آن همسایگی نیز می‌گویند. مقدمه همانند پردازش زبان طبیعی ، یک کلمه ممکن است معانی متعددی داشته باشد، مگر اینکه اطلاعات جانبی و زمینه تصویر نیز ارائه شود، الگوهای درون جملات تنها بخش های حاوی اطلاعات هستند که ما به آنها اهمیت می دهیم. همانطور که در تصویر زیر نشان داده شده است، اگر تنها بخش کوچکی از تصویر نشان داده شود، تشخیص اینکه تصویر در مورد چیست بسیار دشوار است. در مقایسه با سایر تکنیک‌ها، این رویکرد در مقابل نویز، قوی است و تغییرات قابل‌توجهی دارد زیرا پیوستگی بخش‌ها را در نظر می‌گیرد. کاربرد ها کاربرد به عنوان یک فیلتر پس پردازش برای تصاویر لیبل گذاری شده این رویکرد در برابر مناطق کوچک ناشی از نویز بسیار مؤثر است. نواحی کوچک نیز می‌توانند توسط نواحی صحیح به جای نویز تشکیل شوند و در این مورد این روش در واقع طبقه‌بندی را بدتر می‌کند. بهبود طبقه بندی پس از پردازش در این رویکرد، یک فرآیند طبقه بندی دو مرحله ای انجام می شود: برای هر پیکسل، پیکسل را برچسب گذاری کنید و یک بردار ویژگی جدید برای آن تشکیل دهید. از بردار ویژگی جدید استفاده کنید و با توجه به اطلاعات متنی و بردار ویژگی جدید، برچسب نهایی را به آن اختصاص دهید ادغام پیکسل ها در مراحل اولیه به جای استفاده از تک پیکسل ها، پیکسل های همسایه را می توان در مناطق همگن با بهره مندی از اطلاعات متنی ادغام کرد و این مناطق را به طبقه بندی کننده ارائه دهید. به دست آوردن ویژگی پیکسل به وسیله همسایه های آن داده‌های طیفی اصلی را می‌توان با افزودن اطلاعات زمینه‌ای که در پیکسل‌های همسایه دیده می‌شود، غنی‌سازی کرد یا حتی در برخی موارد جایگزین کرد. | ## بخش 2: طبقه‌بندی تصاویر متنی | این نوع روش های پیش پردازش به طور گسترده ای در تشخیص تصویر بافت دار استفاده می شود. ترکیب اطلاعات طیفی و فضایی طبقه‌بندی‌کننده از سطح خاکستری و همسایگی پیکسل (اطلاعات متنی) برای اختصاص برچسب‌ها به پیکسل‌ها استفاده می‌کند. هر پیکسل توسط بردار ارائه می شود برچسب‌ها (طبقه‌بندی) پیکسل‌ها در همسایگی به‌عنوان یک بردار ارائه می‌شوند. هیچ محدودیتی در اندازه وجود ندارد، اما برای هر پیکسل نسبتاً کوچک در نظر گرفته می‌شود. اندازه منطقی محله می تواند و با 4 اتصال یا 8 اتصال باشد ( به رنگ قرمز علامت گذاری شده و در مرکز قرار می گیرد). نحوه محاسبات : حداقل طبقه بندی خطا را روی یک پیکسل اعمال کنید، اگر احتمال اینکه یک کلاس پیکسل را ارائه دهد بالاترین در بین همه باشد. قانون طبقه بندی متنی به صورت زیر توضیح داده شده است که از بردار ویژگی به جای استفاده می کند. از قانون بیز برای محاسبه احتمال پسین استفاده کنید : تعداد بردارها با تعداد پیکسل های تصویر برابر است. برای طبقه‌بندی‌کننده از بردار مربوط به هر پیکسل استفاده می‌کند و این بردار از همسایگی پیکسل تولید می‌شود. | ## بخش 3: طبقه‌بندی تصاویر متنی | الگوریتم ها تطابق الگو تطابق الگو یک پیاده سازی با نگرش برنامه سازی پرقدرت از این رویکرد است.G.T. ایده این الگوریتم به این شکل است که ابتدا مجموعه ای از الگوها ایجاد می شود و سپس به دنبال قسمت های کوچک در تصویر مطابقت با یک الگو می رویم. در این روش، یک لیست کامل الگوها را در طول کل فرآیند نگه داشته می شود و تعداد ترکیب ها بسیار زیاد است. برای یک تصویر پیکسلی ، می‌تواند حداکثر ترکیب وجود داشته باشد که منجر به محاسبات بالا می‌شود. پیکسل های یک تصویر را می توان به عنوان مجموعه ای از متغیرهای تصادفی تشخیص داد، سپس از زنجیره مارکوف مرتبه پایین برای یافتن رابطه بین پیکسل ها استفاده کرد. تصویر به عنوان یک خط مجازی در نظر گرفته می شود و این روش از احتمال شرطی استفاده می کند. منحنی های پرکننده فضا هیلبرت منحنی هیلبرت در یک الگوی منحصربه‌فرد در کل تصویر اجرا می‌شود، هر پیکسل را بدون این که دوبار بازدید کند، طی می‌کند و یک منحنی پیوسته را حفظ می‌کند. | ## جمع‌بندی | شبکه های مارکوف زنجیره مارکوف مرتبه پایین و منحنی های پرکننده فضا هیلبرت که در بالا ذکر شد، تصویر را به عنوان یک ساختار خطی در نظر می گیرند.