cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Այր
Այրն որպես առանձին քարանձավ
Կարող է ունենալ ինչպես կարտսե այնպես էլ էրոզիոն ծագում։ Էրոզիոն այրերն առաջանում են վերգետնյա ջրերի հոսանքի հետևանքով։ Հանդիպում ենք գետերի կամ ծովերի ափերին, ընդ որում դրանց գոյացմանը նպաստում է ծովափնյա ալեծոփությունը։ Այդ դեպքում ապարի քայքայման հիմնական գործոնը մեխանիկական է։
Անապատային վայրերում նույնպես կարող են առաջանալ ոչ մեծ քարանձավներ և դրանց նույնպես ավանդաբար այր են անվանում։
Կարտսե այրերը հաճախ մնացուկային այրեր են, երբեմնի խոշոր քարանձավային համակարգերի փոքր հատվածներ։ Այդպիսի այրերը հաճախ կարելի է հանդիպել կրաքարի ժայռերում, գետահովիտների ափին։
Այրը որպես քարանձավի մաս
Որպես կանոն այրերը քարանձավում առաջանում են քանդման հետևանքով։ Ջրի հետևանքով թուլացած ապարը սկսում է քանդվել։ Եվ այդ տեղանքում զգալի մեծության խոռոչներ են առաջնում։ Այդպես աշխարհի խոշորագույն այրը Սարավակը 700х400х70 մ խոր. է ։
Այրը որպես պուրակային կառույց
Այր են անվանում նաև պուրակային կամ ճարտարապետական կառույցը, որը բնական քարանձավի տեսք է ունենում։ Առաջին այրերը ստեղծվել էին Վերածննդի ժամանակաշրջանի իտալական այգե-պուրակային արվեստում։ Լայն տարածում գտան կլասիցիզմի և բարոկկոյի դարաշրջանում։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Քարանձավներ այբբենական կարգով Կատեգորիա:Քարանձավներ Կատեգորիա:Երկրաբանություն Կատեգորիա:Գեոմորֆոլոգիա Կատեգորիա:Ռելիեֆի տեսակներ
Ուդիչ
Ուդիչ (Удич), գյուղ Ուկրաինայի Վիննիցայի մարզի Տեպլիկի շրջանում։ Հիմնադրվել է 1899 թվականին։
2001 թվականի տվյալներով Ուդիչ գյուղում բնակվում էր 916 մարդ։ Բնակավայրը զբաղեցնում է 0,45 կմ² տարածք։ Բնակչության խտությունը կազմում էր 2035,56 մարդ/կմ²։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ուկրաինայի Վիննիցայի մարզի Տեպլիկի շրջանի բնակավայրեր Կատեգորիա:Ուկրաինայի գյուղեր Կատեգորիա:1899 թվականին հիմնադրված բնակավայրեր
Բերենժակ
Բերենժակ (Беренжак), գյուղ Ռուսաստանի Խակասիա հանրապետության Շիրինսկի շրջանի կազմում։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ռուսաստանի գյուղեր Կատեգորիա:Ռուսաստանի Խակասիա հանրապետության Շիրինսկի շրջանի բնակավայրեր
Բանկային համակարգ
Բանկային համակարգ - ընդհանուր դրամա-վարկային մեխանիզմի շրջանակներում գործող տարբեր տիպի ազգային բանկերի և վարկային կազմակերպությունների համախմբություն։ Բանկային համակարգը՝ դա բանկերի և դրանց միավորումների համակցություն է, դրանց փոխադարձ կապը և փոխգործողությունը։ Բանկային համակարգը ներառում է կենտրոնական բանկը, կոմերցիոն բանկերի ցանց և այլ վարկա-հաշվարկային կենտրոններ։ Կենտրոնական բանկը պետական էմիսիոն և արտարժույթային քաղաքականություն է վարում, հանդիսանում է պահուստային համակարգի միջուկը։ Կոմերցիոն բանկերը կատարում են բոլոր տիպի բանկային գործառույթներ։
Ժամանակակից շուկայական տնտեսությունում բանկային համակարգը բաղկացած է երեք խմբերից, որտեղ առաջին մակարդակի վրա է գտնվում Կենտրոնական բանկը, երկրորդ մակարդակում գործում են առևտրային բանկերը, երրորդ աստիճանում են գտվում մասնագիտացված վարկային-ֆինանսական ինստիտուտները։ Դրանց խնդիրն է՝
Բանկային համակարգի տեսակները
Տարբեր երկրների բանկային համակարգի զարգացման պատմության մեջ հայտնի են նրա մի քանի տեսակներ՝
Կենտրոնացված մեկբանկային համակարգը գործում էր նախկին ԽՍՀՄ երկրներում։ Բանկային այդ համակարգի մեջ մտնում էին Կենտրոնական բանկը, Շինբանկը, Արտաքին առևտրի բանկը և խնայողական դրամարկղերը։
Բանկային համակարգի երկմակարդակային համակարգը գործում է շուկայական տնտեսություն ունեցող շատ երկրներում, այդ թվում և Ռուսաստանում։ Այս համակարգի առաջին մակարդակը կազմում է երկրի կենտրոնական բանկը։ Երկրորդ մակարդակը ներկայացնում են առևտրական բանկերը, որոնք անկախ են պետական իշխանության օրգաններից և որպես իրավական անձ վարկային գործունեություն են ծավալում շահույթ ստանալու համար։
Բանկային համակարգի ապակենտրոնացված համակարգը գործում է ԱՄՆ-ում՝ Ֆեդերալ ռեզերվային համակարգի ձևով։ Այն գլխավորում են երկրի տարբեր ռեգիոններում գործող 12 ֆեդերալ ռեզերվային բանկերը, որոնք վերահսկում են երկրի բոլոր բանկերի գործունեությունը։
Բանկային համակարգի կառուցվածքի կազմավորման հիմնական չափանիշը համարվում է նրա մեջ բանկերի զբաղեցրած տեղը և նրանց լիազորությունների շրջանակները։ Այս տեսանկյունից Կենտրոնական բանկը գտնվում է բանկային համակարգի առաջին մակարդակի վրա և իրականացնում է համակարգի կարգավորման և վերահսկողության գործառույթ։ Իսկ առևտրական բանկերը և վարկային ու ոչ վարկային կազմակերպությունները կազմում են բանկային համակարգի ստորին մակարդակը։
Բանկային համակարգի կայունությունը խախտող գործոններն են՝
Բանկային համակարգի կայունացման մեթոդներն են՝
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Բանկային համակարգ
Ֆրանսիական Գվիանա
Տարածքի ընդարձակությամբ (83.846 քառակուսի կիլոմետր, որի 98 տոկոսը պատված է արևադարձային լավ պահպանված, հարուստ անտառներով ) երկրորդն է Ֆրանսիայի տարածաշրջանների մեջ։ Երկրորդն է նաև սակավ բնակեցված լինելու տեսակետից (բնակչության թիվը՝ ավելի քան 280 հազար մարդ, որոնց մորավորապես կեսն ապրում է մայրաքաղաք Կայեննայում)։ Հարավային Ամերիկայում ներկայումս միակ մայրցամաքային տարածքն է, որ դեռևս պատկանում է եվրոպական երկրի և մտնում է Եվրոպական միության կազմի մեջ՝ լինելով վերջինիս ամենաընդարձակ երկրամասը Եվրոպայի սահմաններից դուրս։ Գործածության մեջ գտնվող արժույթը եվրոն է, պետական լեզուն՝ ֆրանսերենը, սակայն էթնիկ ամեն մի խումբ ու համայնք գործածում է իր լեզուն (տեղաբնիկների լեզուներից առավել տարածվածը գվիանական կրեոլերենն է)։
Բնակչության թվով աշխարհում զբաղեցնում է 186-րդ տեղը ։
Անվանում
Պաշտոնական անվանումը Գվիանա է (ֆրանսերեն՝ Guyane), իսկ «Ֆրանսիական» ճշտումը սկիզբ է առնում այն ժամանակներից, երբ որ գոյություն ունեին երեք գաղութներ Գվիանա անվանումով՝ բրիտանական Գվիանա (այսօր դա Գայանան է), նիդերլանդական Գվիանա (ներկայիս Սուրինամը) և Ֆրանսիական Գվիանա։ Տեղաբնիկ հնդկացիների լեզվում Գայանա նշանակում է ջրառատ երկիր ։
Պատմություն
Հայտնագործել է Քրիստափոր Կոլումբոսը 1499 թվականին։ Նախքան եվրոպացիների հայտնվելը այս տարածքներում բնակվել են գլխավորապես կարիբ և արավակ ցեղեր, փոքրաթիվ խմբերով՝ նաև գալիբիներ, էմերիլոններ, պալիկուրներ, վայամպիներ և վայանաներ։ Այս տարածաշրջանի գաղութացումը ֆրանսիացիներն սկսել են տասնյոթերորդ դարում, երբ Լյուդովիկոս Տասնչորսերորդը հազարավոր մարդիկ է ուղարկել այստեղ՝ բնակություն հաստատելու։ Նորաբնակներին գայթակղել էին այս վայրերի հարստությունների, գանձերի մասին հեքիաթանման պատմությունները, այնինչ դրանց փոխարեն նոր վայրերում նրանց դեմ ծառացել են տեղաբնիկների թշնամական վերաբերմունքն ու արևադարձային հիվանդությունները։ Ընդամենը մեկուկես տարի անց նրանցից սոսկ մի քանի հարյուրն էր ողջ մնացել։
Փրկվածները փախել են ծովի ափից երևացող երեք փոքր կղզիները, որոնց նրանք տվել են Փրկության կղզիներ անվանումը։ Մի կերպ վերադառնալով հայրենի Ֆրանսիա՝ նրանք պատմել են ահավոր պատմություններ, որոնց թողած մռայլ տպավորությունը պահպանվել է երկար տարիներ։
1852 թվականին Ֆրանսիայից գաղութ են բերվել շղթայված դատապարտյալների խմբեր։ 1885-ին ֆրանսիական խորհրդարանը ընդունել է հատուկ օրենք, որի համաձայն՝ գողության համար երեք և ավելի անգամ և երեք ամսից ավելի ժամկետներով դատապարտված ցանկացած կին կամ տղամարդ, որպես պատիժ՝ ուղարկվել է Ֆրանսիական Գվիանա, որտեղ վեց ամիս պահվել է բանտում, այնուհետև ազատ արձակվել՝ գաղութում բնակություն հաստատելու պայմանով։ Սակայն այս փորձը ձախողվել է, քանի որ ազատվածները, որպես կանոն, ունակ չեն եղել հողագործությամբ իրենց ապրուստը հոգալու և կրկին դիմել են գողության և կարճ ժամանակից իրենց վախճանը գտել կամ բանտում, կամ էլ համաճարակների ու թերսնման պատճառով։
1855 թվականին այս երկրամասի արևելյան շրջաններում ոսկով հարուստ տեղանք է հայտնաբերվել՝ գրավելով հազարավոր արկածախնդիրների. գյուղատնտեսական աշխատանքները գրեթե լիովին անտեսվել են։ Ոսկու պաշարները պատճառ են դարձել, որ տարածքային վեճեր բորբոքվեն Ֆրանսիայի և Պորտուգալիայի միջև (ի դեպ, այդ կարգի մի վեճ դեռ մնում է չլուծված. Սուրինամը մինչև օրս էլ հավակնություններ ունի Ֆրանսիական Գվիանայի մի հատվածի նկատմամբ)։
1946 թվականին Գվիանան ստացել է Ֆրանսիայի «անդրծովյան դեպարտամենտի» կարգավիճակ ։ Հաջորդած տասնամյակներին տարածաշրջանում տնտեսական աճը չափազանց ցածր էր (վառելանյութն ու սնունդը ներկրվում էին), գործազրկության մակարդակը՝ բավականին բարձր։ Դրությունը որոշ չափով շտկվել է 1975 թվականից, երբ Եվրոպական տիեզերական գործակալությունն այստեղ հիմնել է արբանյակների արձակման կայան, և դրա հետ կապված՝ բացվել են աշխատատեղեր, ներմուծվել ու ներդրվել զգալի գումարներ։ 2010 թվականի հոկտեմբերի 29-ին եվրոպական Arianespace ընկերությունը Ֆրանսիական Գվիանայի Կուրու ռազմաբազայի տիեզերակայանից հաջողությամբ արձակել է կապի երկու արբանյակներ կրող հրթիռ ։
2017 թվականի մարտի վերջերին երկրամասում բնակվող ֆրանսիացիները բողոքի ցույցեր, գործադուլներ են կազմակերպել ֆրանսիական կառավարության դեմ (այդ ամսի 28-ին տեղի է ունեցել Ֆրանսիական Գվիանայի պատմության մեջ ամենահզոր ցույցը )՝ պահանջելով վերջ դնել իրենց որպես գաղութի վերաբերվելուն, տեղական ռեսուրսները առանց իրենց կարծիքը հաշվի առնելու շահագործելուն ։ Ցուցարարները պահանջել են նաև էականորեն ավելացնալ ներդրումների ծավալները, ընդլայնել, բարելավել ենթակառուցվածքները, որոնց սակավությունը սուր կերպով զգացնել է տալիս իրեն, արդյունավետ պայքար մղել հանցագործությունների, հսկողությունից դուրս թողնված, ապօրինի ներգաղթի դեմ, որոնք շարունակում են ծանր հիմնախնդիրներ մնալ՝ լրջորեն անհանգստացնելով բնակչությանը։
Արտաքին հղումներ
Կատեգորիա:Ֆրանսիական Գվիանա Կատեգորիա:Ֆրանսիայի երկրամասեր Կատեգորիա:Ֆրանսախոս երկրներ
Ռիչարդ Նիքսոն
Ռիչարդ Նիքսոն (Richard Milhous Nixon, ), Ամերիկայի Միացյալ Նահանգների 37-րդ նախագահը, ԱՄՆ 36-րդ փոխնախագահը (1953-1961)։ Այս պաշտոնը զբաղեցրել է 1969 թվականի հունվար 20-ից 1974 թվականի օգոստոսի 9-ը։ Առաջին և միակ ԱՄՆ նախագահը, ով հեռացել է պաշտոնից նախքան ժամկետի լրանալը։
Ծնվել է Կալիֆորնիայում։ Դառնալով իրավաբան՝ 1937 թվականին վերադառնում է հայրենի նահանգ, որպեսզի զբաղվի իրավաբանական գործունեությամբ։ 1942 թվականին, դաշնային կառավարությունում աշխատելու առաջարկ ստանալով, կնոջ հետ տեղափոխվում է Վաշինգտոն։ Երկրորդ համաշխարհային պատերազմի տարիներին ծառայել է ԱՄՆ-ի ռազմա-ծովային ուժերում։ 1946 թվականին ընտրվել է Ներկայացուցիչների պալատի անդամ Կալիֆորնիայից, իսկ 1950 թվականին՝ Սենատի։ 1952 թվականի նախագահական ընտրություններից հետո, որում հաղթել էր Դուայթ Էյզենհաուերը, Նիքսոնն զբաղեցնում է փոխնախագահի պաշտոնը։ 8 տարի այդ պաշտոնն զբաղեցնելուց հետո՝ 1960 թվականին, մասնակցում է նախագահական ընտրություններին, սակայն նվազագույն տարբերությամբ զիջում է Ջոն Քենեդուն։ 1962 թվականին նույնպես անհաջող մասնակցում է Կալիֆորնիայի նահանգապետի ընտրություններին։ 1968 թվականին Նիքսոնը կրկին մասնակցում է նախագահական ընտրություններին և այս անգամ հաղթում։
Կենսագրություն
Ծնվել է 1913 թվականի հունվարի 9-ին Կալիֆորնիա նահանգում, Ֆրենսիս Նիքսոնի (1878-1956) և Հաննա Միլհաուզ Նիքսոնի (1885-1967) ընտանիքում։ Նրա մայրը քվակեր էր, և նրա դաստիարակությունը ձևավորվեց ժամանակի պահպանողական ազդեցություններով։ Նրա հայրը՝ Ֆրենսիսը, քվակեր է դարձել իր մոր հետ ամուսնանալուց հետո։ Ֆրենսիս Նիքսոնը էթնիկ շոտլանդացի էր։
Նիքսոնի կյանքի վաղ փուլերը նշանավորվեցին դժվարություններով, իսկ ավելի ուշ նա մեջբերեց Էյզենհաուերի հայտարարությունը իր մանկությունը նկարագրելու համար. «Մենք աղքատ էինք, բայց բարիքն այն էր, որ մենք չգիտեինք դա»։ Ռիչարդի կրտսեր եղբայրը՝ Արթուրը, մահացել է 1925 թվականին՝ կարճ հիվանդությունից հետո, իսկ նրա ավագ եղբայր Հարոլդը, ում միշտ հիացրել էր Ռիչարդը, մահացել է 1933 թվականին տուբերկուլոզից։
Փաստաբանական պրակտիկա
Ուիթիերի քոլեջն ավարտելուց հետո 1937 թվականին ավարտել է Դյուկի համալսարանին կից իրավաբանական դպրոցը։ Չնայած նրան, որ Նիքսոնը ցանկացել է աշխատանք ստանալ հետաքննությունների դաշնային բյուրոյում, նա վերադարձել է Կալիֆոռնիա՝ La Habra heights-ում իրավաբանական պրակտիկայով զբաղվելու համար, և 1937 թվականին ընդունվել է փաստաբանների կոլեգիա։ Նա սկսեց զբաղվել իրավաբանությամբ Wingert և Beli- ի գրասենյակում, որտեղ նա աշխատել է լուծել աևտրային վեճերը տեղական նավթային ընկերությունների և այլ կորպորատիվ հարցերի շուրջ։
Իրավական պրակտիկան համարում էր անհետաքրքիր, բայց աշխատում էր հանուն փորձի, որը շատ օգտակար կլիներ նրա ապագա քաղաքական կարիերայում։ 1938 թվականին բացեց Ուինգերտի և Բելի մասնաճյուղը Լա Հաբրայում և հաջորդ տարի դարձավ ընկերության լիիրավ գործընկեր։
Ամուսնություն
1938 թվականի հունվարին Նիքսոնը մասնակցել է Whittier Community Players սիրողական թատերական ընկերության ներկայացմանը։ Այնտեղ նա ծանոթացել է ավագ դպրոցի ուսուցչուհի Թելմա Փեթ Ռայանի հետ։ Նիքսոնը հետապնդել է նրան, բայց ի սկզբանե Ռայանը հետաքրքրված չէր հարաբերություններով։ Ռիչարդը սկսեց չնախատեսված այցելություններ կատարել իր տուն և նրան տանում էր քվակերների դպրոց, որտեղ նա ուսուցիչ էր։ Մի քանի առաջարկներից հետո Ռայանը, ի վերջո, համաձայնել է ամուսնանալ Նիքսոնի հետ, և նրանք ամրացրել են իրենց հարաբերությունները 1940 թվականի հունիսի 21-ին տեղի ունեցած փոքր արարողության ժամանակ։ Մեքսիակայում մեղրամիսից հետո Նիքսոնները տեղափոխվեցին Լոնգ Բիչ, իսկ հետո բնակություն հաստատեցին Արևելյան Ուիթիեր քաղաքում գտնվող բնակարանում։ 1942 թվականի հունվարին նրանք տեղափոխվեցին Վաշինգտոն։
Պատերազմ
Ճապոնական գրոհից հետո Պյոռլ Հարբորը մտել է ԱՄՆ ռազմածովային ուժերի շարքերը։ 1942 թվականի օգոստոսին դարձել է ռազմածովային ուժերի լեյտենանտ։ Ծառայել է, որպես  ավիացիոն ցամաքային ծառայության սպա Խաղաղ օվկիանոսում։ Երկրորդ համաշխարհային պատերազմի ավարտին հասել է լեյտենանտ-կոմանդերի կոչմանը։ 1946 թվականին ազատվել է բանակից։
Ծանոթագրություններ
Կատեգորիա:Time-ի վարկածով «Տարվա մարդ» ճանաչվածներ Կատեգորիա:ԱՄՆ-ի հանրապետական կուսակցության անդամներ Կատեգորիա:«Իտալիայի Հանրապետությանը մատուցած ծառայությունների համար» շքանշանի մեծ խաչի ասպետներ Կատեգորիա:20-րդ դարի ամերիկացի քաղաքական գործիչներ Կատեգորիա:Ամերիկացիներ իռլանդական ծագմամբ Կատեգորիա:Ամերիկացի հակակոմունիստներ Կատեգորիա:Ամերիկացի պետական գործիչներ
Սուրբ Գևորգ եկեղեցի (Լիխոյ)
Սուրբ Գևորգ եկեղեցի (Церковь Георгия Победоносца), ուղղափառ եկեղեցի Ռուսաստանի Ռոստովի մարզի Կրասնի Սուլինի շրջանի Լիխոյ խուտորում։ Ենթարկվում է Ռուս Ուղղափառ եկեղեցու Մոսկվայի պատրիարքության Սուլինի գործակալության Շախտիի և Միլլերովոյի թեմին։
Տաճարի հասցեն՝ 346380, Ռոստովի մարզ, Կրասնի Սուլինի շրջան, Լիխոյ խուտոր։
Պատմություն
Լիխոյ խուտորը հիմնադրվել է 19-րդ դարի սկզբին փոստի ճանապարհի մոտ։ 1854 թվականից Լիխոյը կազակական խուտոր էր, որը մտնում էր Վլադիմիրսկայա ստանիցայի յուրտի մեջ։ 1867 թվականին խուտորում ապրում էր շուրջ 500 մարդ։
Հավատացյալների հոգևոր կարիքները հոգալու համար անհրաժեշտ եղավ տաճարի կառուցումը։ Ազնվական կազակներ Վասիլի Տրոֆիմենկովը և Ֆիլիպ Յաիցկովը խնդրեցին Դոնի զորքի ատաման, գեներալ-լեյտենանտ Ալեքսանդր Լվով Պոտապովին (1865-1868) թույլատրել խուտորում կառուցել աղոթատուն։ Ատամանը դրական պատասխան տվեց։
1867 թվականին տաճար կառուցելու համար սկսվել է նվիրատվությունների հավաքագրում։ Գումարը հավաքվել է մոտ երկու տարի։ Եվ միայն 1869 թվականի դեկտեմբերին սկսվել է եկեղեցու շինարարությունը։ Առաջին շինարարը եղել է Տամբովի նահանգի գյուղացի Տիմոֆեյ Շակինը։
1870 թվականին օծվել է շինարարության վայրը, իսկ 1871 թվականին ապրիլին եկեղեցին կառուցվել է։  Եկեղեցին փայտյա էր, ծածկված թերթային երկաթով, ունեցել է առանձին կանգնած զանգակատուն։ Եկեղեցու շուրջը կար քարե պարիսպ։ 1872 թվականի սեպտեմբերին եկեղեցին օծվել է։ 1900 թվականին եկեղեցում գործել է երկու եկեղեցական-ծխական դպրոց։
20-րդ դարի սկզբին Ֆոմին Լիխովսկոյ խուտորում կար 105 կազակական, 38 գյուղացիական և 53 այլադաս ծուխ։ Հաշվառված էր 1207 բնակիչ։ Այդ ժամանակահատվածում փայտե եկեղեցին խարխլվել էր և քարե տաճար կառուցելու անհրաժեշտություն կար։ Նոր տաճար կառուցելու համար հավաքվեց գումար։
1905 թվականին կառուցվեց նոր քարե եկեղեցի։ 1906 թվականին այն օծեց Ալեքսանդրո-Գրուշևսկու ավագ քահանա Վասիլին։ Լիխովսկոյի Սուրբ Գևորգ ծխում գործել է ծխական դպրոց, որտեղ Աստծո խոսքը դասավանդում էր տեղի քահանա Միտրոֆան Իվանովիչ Դամասկինը։
1944 թվականից տաճարում վերսկսվել են ծիսակատարությունները, որոնք չեն դադարել նույնիսկ «խրուշչովյան ձնհալի» ժամանակ։ Ներկայումս սա 2010 թվականին ոսկեզօծված գմբեթներով գործող տաճար է ։
Կղերականություն
1991 թվականին տաճարի վանահայր է դարձել հայր Ալեքսանդրը։ 2005 թվականից Սուրբ Գևորգ տաճարի վանահայր էր քահանա Վլադիմիր Պետրովիչ Պոչտովին։ Այժմ տաճարի վանահայրն է քահանա Օլեգ Սուդարևը։
Աղբյուրներ
Կատեգորիա:Տաճարներ այբբենական կարգով Կատեգորիա:1905 հիմնադրումներ
Պատկերի հատվածավորում
Պատկերի հատվածավորումը, պատկերի թվային մշակման և համակարգչային տեսլականի մեջ, թվային պատկերի մասնատումն է բազմակի հատվածների (փիքսելների բազմություն, հայտնի որպես նկարի օբյեկտներ)։ Հատվածավորման նպատակն է պարզեցնել կամ փոփոխել պատկերի ներկայացման եղանակը՝ վերլուծման համար դարձնելով ավելի նպատակահարմար ։ Պատկերի հատվածավորումը հիմնականում օգտագործվում է օբյեկտներն ու սահմանները (գծեր, կորեր և այլն) պատկերում տեղակայելու համար։ Ավելի կոնկրետ, պատկերի հատվածավորումը նկարին պատկանող յուրաքանչյուր փիքսելին պիտակավորելու գործընթացն է այնպես, որ նույն պիտակին պատկաող փիքսելները ունենան որոշակի ընդհանուր հատկանիշներ։
Պատկերի հատվածավորման արդյունքը հատվածների բազմություն է, որոնք միասին ծածկում են ողջ պատկերը կամ նկարից արտահանված ուրվագծերի բազմություն (տես՝ եզրերի հայտնաբերում)։ Տարածքում պիքսելներից յուրաքանչյուրը նման է մյուսին ինչ֊որ հատկանիշով կամ հաշվարկված հատկությամբ, ինչպես օրինակ՝ գույնով, ինտենսիվությամբ կամ կառուցվածքով։ Հարակից տարածքները զգալիորեն տարբերվում են նույն հատկանիշներով ։ Երբ կիրառվում է պատկերների ստեկի վրա, որը բնորոշ է բժշկական պատկերապատմանը, պատկերի բաժանման արդյունքում ստացված ուրվագիծը կարող է օգտագործվել 3D վերակառուցումներ ստեղծելու համար` ինտերպոլյացիոն ալգորիթմների օգնությամբ, ինչպիսիք են երթային խորանարդները ։
Կիրառություններ
Պատկերի հատվածավորման որոշ պրակտիկ կիրառություններից են
Պատկերների բաժանման համար մշակվել են մի քանի ընդհանուր նպատակային ալգորիթմներ և տեխնիկա։ Օգտակար լինելու համար, այս տեխնիկան, որպես կանոն, պետք է համակցված լինի տիրույթի հատուկ գիտելիքների հետ, որպեսզի արդյունավետ լուծի որոշման տիրույթի հատվածավորման խնդիրները։
Շեմադրում
Պատկերի հատվածավորման պարզագույն մեթոդներից մեկը շեմադրման մեթոդն է։ Այս մեթոդը մոխրագույն մասշտաբի պատկերը վերածում է երկուական համակարգի պատկերի՝ հիմնվելով շեմի արժեքից։
Այս մեթոդի հիմնական բանալին շեմի արժեքի ընտրությունն է (կամ արժեքների, երբ ընտրվում են բազմաթիվ մակարդակներ)։ Ոլորտում օգտագործվում են մի քանի հանրաճանաչ մեթոդներ՝ ներառյալ էնթրոպիայի առավելագույն մեթոդը, բալանսավորված հիստոգրամի շեմադրումը, Օցուի մեթոդը (առավելագույն վարիացիա) և k-միջիններ կլաստերացումը։
Վերջերս մշակվել են մեթոդներ՝ hամակարգչային շերտագրություն (ՀՇ), պատկերների շեմի համար։ Առանցքային գաղափարը, ի տարբերություն Օցուի մեթոդի, շեմերի բխումն է ռադիոգրաֆներից (վերակառուցված) պատկերի փոխարեն ։
Նոր մեթոդները առաջարկում են օգտագործել բազմաչափ ոչ հստակ կանոնների վրա հիմնված ոչ գծային շեմի օգտագործումը։ Այս աշխատանքներում որոշման վերաբերյալ յուրաքանչյուր պիքսելային մասնաբաժնի վերաբերյալ որոշումը հիմնված է ոչ հստակ տրամաբանության և էվոլյուցիոն ալգորիթմներից բխող բազմաբնույթ կանոնների վրա, որոնք հիմնված են պատկերի լուսավորման միջավայրի և կիրառման վրա ։
Կլաստերացման մեթոդներ
K-միջիններով ալգորիթմը իտերատիվ տեխնիկա է, որն օգտագործվում է պատկերը K հատ կլաստերների բաժանելու համար ։ Հիմնական ալգորիթմն է
Այս դեպքում, հեռավորությունը պիքսելի և կլաստերի կենտրոնի տարբերության քարակուսին է կամ բացարձակ արժեքը։ Տարբերությունը հիմնականում հիմնված է պիքսելի գույնի, ինտենսիվության, կառուցվածքի, տեղակայման կամ այս գործոնների կշռված համադրության վրա։ K -ն կարող է ընտրվել ձեռքով, պատահականորեն, կամ հեուրիստական ալգորիթմով։ Այս ալգորիթմտ երաշխավորում է զուգամիտում, բայց կարող է չվերադարձնել օպտիմալ լուծում։ Լուծման որակը կախված է կլաստերների սկզբանական բազմությունից և K-ի արժեքից։
Շարժում և ինտերակտիվ հատվածավորում
Շարժման հատվածավորումը մեթոդ է, որը հատվածավորելու համար հիմնվում է նկարի վրա պատկերված շարժման վրա։
Գաղափարը նկարների զույգի տարբերությունների դիտարկումն է։ Ենթադրելով, որ հետաքրքրող օբյեկտը շարժվում է, նկարների տարբերությունը բնականաբար կլինի օբյեկտը։
Բարելավելով գաղափարը՝ Քեննին և համախոհները առաջարկեցին ինտերակտիվ հատվածավորում ։ Նրանք օգտագործում են ռոբոտ օբյեկտները մատնանշելու համար, որպեսզի առաջացնեն շարժման ազդանշան, որն էլ անհրաժեշտ է շարժման վրա հիմնված հատվածավորման համար։
Ինտերակտիվ սեգմենտացիան հետևում է Դով Կատցի և Օլիվեր Բրոքի  առաջարկած ինտերակտիվ ընկալման ֆրեյմվորքին։
Հիստոգրամի վրա հիմնված մեթոդներ
Հիստոգրամի վրա հիմնված մեթոդները շատ արդյունավետ են, համեմատած պատկերի հատվածավորման այլ մեթոդների հետ, քանի որ դրանք սովորաբար պահանջում են պիքսելների միջոցով միայն մեկ անցում։ Այս տեխնիկայում հիստոգրամը հաշվարկվում է պատկերի բոլոր պիքսելներից, իսկ նկարագրության մեջ գտնվող կլաստերները տեղակայելու համար գագաթներն ու հովիտներն են օգտագործվում ։ Գույնը կամ ինտենսիվությունը կարող են օգտագործվել որպես չափման միջոց։
Հիստոգրաֆի որոնման մեթոդի թերություններից մեկն այն է, որ գուցե դժվար լինի պատկերել նշանակալից գագաթներն ու հովիտները։
Հիստոգրամի վրա հիմնված մոտեցումները կարող են նաև արագորեն հարմարվել բազմակի շրջանակներում կիրառելու համար՝ միաժամանակ պահպանելով դրանց միայնակ անցման արդյունավետությունը։ Հիստոգրամը կարող է կազմվել մի քանի տարբերակով, երբ հաշվի են առնվում բազմաթիվ շրջանակներ։ Նույն մոտեցումը, որն ընդունվում է մեկ շրջանակով, կարող է կիրառվել բազմակի տարբերակներով, և արդյունքների միաձուլումից հետո գագաթներն ու հովիտները, որոնք նախկինում դժվար էր գտնել, ավելի հավանական է, որ տարբերվեն։ Հիստոգրամը կարող է կիրառվել նաև յուրաքանչյուր պիքսելի հիման վրա, որտեղ արդյունքում ստացված տեղեկատվությունն օգտագործվում է պիքսելների տեղակայման առավել հաճախակի գույնը որոշելու համար։ Այս մոտեցումը հատվածավորում է ակտիվ օբյեկտների և ստատիկ միջավայրի հիման վրա, ինչը հանգեցնում է մեկ այլ տիպի հատվածավորման, որը օգտակար է տեսանյութերի հետևման համակարգերի համար։
Եզրերի հայտնաբերում
Եզրերի հայտնաբերմամբ որոշված եզրերը հաճախ կապակցված չեն։ Այնուամենայնիվ, պատկերից առարկան բաժանելու համար հարկավոր է փակ տարածաշրջանի սահմաններ։ Ցանկալի եզրերը նման օբյեկտների կամ տարածական տաքսոնների միջև եղած սահմաններն են ։
Տարածական տաքսոնները ինֆորմացիայի հատիկներ են, բաղկացած փխրուն պիքսելային շրջանից, որը տեղակայված է վերացականության մակարդակներում` հիերարխիկ մեկը մյուսի մեջ դարսված տեսարանի ճարտարապետության մեջ։ Դրանք նման են Գեշտալտ հոգեբանության ֆիգուրա-ֆոնի նշանակմանը, բայց դրանք տարածվում են առաջակողմի, օբյեկտների խմբերի, առարկաների և ակնառու առարկաների մասերի վրա։ Եզրագծերի հայտնաբերման մեթոդները կարող են կիրառվել տարածական-տաքսոնային տարածաշրջանում, այնպես ինչպես դրանք կկիրառվեն ուրվագծի համար։ Այս մեթոդը հատկապես օգտակար է այն դեպքում, երբ անջատված եզրը պատրանքային եզրագծի մի մասն է ։
Հատվածավորման մեթոդները կարող են նաև կիրառվել եզրերի հայտնաբերմամբ ստացված եզրերի վրա։ Լինդեբերգը և Լին մշակել են ինտեգրված մեթոդ, որը հատվածավորում է եզրերը բաժանելով ուղիղ և կոր գծերի հատվածների`մասերի վրա հիմնված օբյեկտի ճանաչման համար` հիմք ընդունելով նկարագրության նվազագույն երկարության (ՆՆԵ) չափանիշը։ Այն օպտիմիզացվել է անջատման և միաձուլմանը նման եղանակով՝ օգտվելով թեկնածու կանգերի կետերից, որոնք ձեռք են բերվել լրացուցիչ հանգույցի ցուցիչներից՝ ավելի հավանական կետեր ստանալու համար, որոնցում կարելի է տարբեր հատվածների բաժանումներ դիտարկել։
Կրկնակի կլաստերավորման մեթոդ
Այս մեթոդը պատկերի երեք հատկանիշների համադրություն է։ Դրանք են հիստոգրամի վերլուծության հիման վրա պատկերի բաժանումը, որը ստուգվում է կլաստերի (օբյեկտների) բարձր կոմպակտության և դրանց սահմանների բարձր աստիճանների միջոցով։ Այդ նպատակով երկու տարածությունները պետք է ներկայացնել։ Առաջին տարածությունը պայծառության միաչափ  H = H(B) պայծառության հիստոգրամն է, երկրորդ տարածությունը ինքնատիպ պատկերի երկակի եռաչափ տարածությունն է B = B (x, y): Առաջին տարածությունը թույլ է տալիս չափել, թե որքանով կոմպակտ է պատկերի պայծառությունը բաշխված `նվազագույն կլաստերավորվող k-միջինով։ k-միջինին համապատասխանող շեմի պայծառությունը T-ին սահմանում է երկուական (սև և սպիտակ) պատկերը՝ բիթմեփ b = φ(x, y), որտեղ φ(x, y) = 0, եթե B(x, y) < T, և φ(x, y) = 1, եթե B(x, y) ≥ T: Bitmap b-ն երկակի տարածության օբյեկտ է։ Այդ բիթմեփում պետք է սահմանվի մի միջոց, որն արտացոլում է, թե որքան կոմպակտ բաշխված սև (կամ սպիտակ) պիքսելներ կան։ Այսպիսով, նպատակը լավ սահմաններ ունեցող օբյեկտներ գտնելն է։ Բոլոր T- երի համար պետք է հաշվարկվի MDC = G/(k × L) կետը (որտեղ k-ն օբյեկտի և ֆոնի միջև պայծառության տարբերությունն է, L- ը բոլոր սահմանների երկարությունն է, իսկ G-ն `սահմանների միջին գրադիենտը)։ MDC-ի առավելագույն մասը սահմանում է հատվածավորումը ։
Աճող տարածության մեթոդներ
Վիճակագրական շրջանի միաձուլման մեթոդը (SRM) սկսվում է պիքսելների գրաֆիկի կառուցմամբ՝ օգտագործելով 4 կապակցված եզրեր, որոնց կշիռը տրված է ինտենսիվության տարբերության բացարձակ արժեքով։ Սկզբում յուրաքանչյուր պիքսել կազմում է մեկ պիքսելային շրջան։ Այնուհետև SRM-ը տեսակավորում է այդ եզրերը առաջնային հերթում և որոշում կայացնում՝ միաձուլել եզրային պիքսելներին պատկանող ներկայիս տարածաշրջանները օգտագործելով վիճակագրական նախադրյալ, թե ոչ։
Աճող տարածության մեթոդ է սերմնավորած աճեցման եղանակը։ Այս մեթոդը պատկերի հետ միասին վերցնում է մի շարք սերմեր։ Սերմերը նշում են բաժանման ենթակա օբյեկտներից յուրաքանչյուրը։ Տարածքները պարբերաբար կրկնվում են՝ համեմատաբար տարածված բոլոր հարևան պիքսելների համեմատությամբ։ Պիքսելային ինտենսիվության արժեքի և տարածաշրջանի միջինության միջև տարբերությունը՝ \delta-ն, օգտագործվում է որպես նույնության չափ։ Այս եղանակով չափված ամենափոքր տարբերությամբ պիքսելը նշանակվում է համապատասխան տարածքին։ Այս ընթացքը շարունակվում է մինչև բոլոր պիքսելները նշանակվում են ինչ-որ տարածքի։ Քանի որ սերմնավորված տարածքները կարիք ունեն հավելյալ ներմուծման պարամետրի՝ սերմի, հատվածավորման արդյունքները կախված են այդ սերմից, և պատկերի աղմուկը կարող է նպաստել, որ սերմերը թերի տեղակայվեն։
Մեկ այլ աճող տարածոթւյան մեթոդ է առանց սերմնավորման աճող տարածության մեթոդը։ Այն փոփոխված ալգորիթմ է, որը չի պահանջում որոշակի սերմեր։ Այն սկսվում է ինչ-որ մի A_1տարածքով, որտեղ ընտրված պիքսելը նշանակալիորեն չի ազդում վերջնական հատվածավորման արդյունքի վրա։ Յուրաքանչյուր քայլին, այն հաշվի է առնում հարևան պիքսելները այնպես ինչպես սերմնավորված աճող տարածության մեթոդում։ Այս մեթոդը սերմնավորված մեթոդից տարբերվում է այն բանով, որ եթե նվազագույն \delta-ն նախապես ընտրված T շեմից փոքր է, ապա այն համապատասխանաբար ավելացվում է A_j տարածքին։ Հակառակ դեպքում, պիքսելը համարվում է բոլոր առկա A_i տարածքներից տարբեր և նոր A_{n+1} տարածք է ստեղծվում այդ պիքսելով։
Այս տեխնիկայի տարբերակներից մեկը, որն առաջարկել են Հարալիկն ու Շապիրոն (1985), հիմնված են պիքսելային ինտենսիվությունների վրա։ Տարածքի և թեկնածու պիքսելի ինտենսիվության միջինն ու վարիացիան օգտագործվում են թեստի վիճակագրական տվյալների հաշվարկման համար։ Եթե թեստային վիճակագրական արժեքները բավարար չափով փոքր են, պիքսելը ներառվում է տվյալ տարածքի կազմում և տարածքի միջինն ու վարիացիան վերահաշվարկվում են։ Հակառակ դեպքում պիքսելը մերժվում է և ստեղծում նոր խումբ կամ տարածք։
Հատուկ աճող տարածության մեթոդ է \lambda-կապակցված հատվածավորումը։ Այն հիմնված է պիքսելի ինտենսիվության և հարևան կապող ճանապարհների վրա։ Կապակցվածության աստիճանը հաշվարկվում է հիմք ընդունելով պիքսելով ձևավորված ճանապարհը։ Որևէ \lambda արժեքի համար երկու պիքսելներ կոչվում են \lambda-կապակցված, եթե գոյություն ունի դրանք կապող ճանապարհ, որի արժեքը նվազագույնը \lambda է։ \lambda-կապակցվածությունը համարժեքության հարաբերություն է
Ճեղքման և միաձուլման բաժանումը հիմնված է պատկերի քառանկյուն ծառի բաժանման վրա։ Այն երբեմն կոչվում է քառանկյուն ծառ հատվածավորում։
Այս մեթոդը սկսվում է ծառի արմատից, որը ներկայացնում է ամբողջ պատկերը։ Եթե այն գտնվել է որպես ոչ միատեսակ (ոչ համասեռ), ապա այն բաժանվում է չորս երեխա քառակուսու (բաժանման ընթացք) և այսպես շարունակ։ Եթե հակառակն է՝ չորս երեխա քառակուսիները համասեռ են, ապա դրանք միաձուլվում են որպես մի քանի կապակցված կոմպոնենտներ (միաձուլման ընթացք)։ Ծառի հանգույցը հատվածավորված հանգույց է։ Այս գործընթացը շարունակվում է հետընթաց, քանի դեռ հնարավոր չեն այլ մասնատումներ կամ միաձուլումներ՝ մեթոդի օպտիմալ ալգորիթմ ։  Երբ հատուկ տվյալի կառուցվածք է ներառվում մեթոդի ալգորիթմի իմպլեմենտացիայի մեջ, ալգորիթմական բարդությունը կարող է լավագույն տարբերակում հասնել O(n\log n) ։
Մասնակի դիֆերենցիալ հավասարումների վրա հիմնված մեթոդներ
Օգտագործելով մասնակի դիֆերենցիալ հավասարման (ՄԴՀ), ի վրա հիմնված մեթոդը և լուծելով ՄԴՀ-ի հավասարման թվային սխեման, կարելի է հատվածավորել պատկերը ։ Կորի բազմացումը այս կատեգորիայի մեջ հանրաճանաչ տեխնիկա է, որի մեջ կան բազմաթիվ դիմումներ օբյեկտի արդյունահանման, օբյեկտը հետևելու, ստերեո վերակառուցման և այլնի համար։ Հիմնական կենտրոնացումն է՝ սկզբնական կորը զարգացնել դեպի ծախսերի գործառույթի ամենացածր ներուժը, որտեղ դրա սահմանումը արտացոլում է խնդրի հասցեագրումը։ Ինչ վերաբերում է հակադարձ մեծ խնդիրներին, ապա ինքնարժեքի ֆունկցիոնալության նվազեցումը ոչ տրիվիալ է և լուծման համար պարտադրում է որոշակի սահունության սահմանափակումներ, որըը տվյալ դեպքում կարող է արտահայտվել որպես զարգացող կորի վրա երկրաչափական սահմանափակումներ։
Պարամետրական մեթոդներ
Լագրանժյան տեխնիկան հիմնված է որոշման նմուշառման որոշակի ռազմավարության համաձայն ուրվագիծը պարամետրացնելու վրա, այնուհետև յուրաքանչյուր տարր ըստ պատկերի և ներքին տերմինների զարգացնելու վրա։ Նման տեխնիկան արագ և արդյունավետ է, սակայն բնօրինակ «պարզապես պարամետրային» ձևակերպումը (հայտնաբերված 1987-ին ՝ Քասի, Վիտկինի և Թերզոպուլոսի կողմից և հայտնի որպես «օձեր»), ընդհանուր առմամբ քննադատվում է նմուշառման ռազմավարության ընտրության, ներքին երկրաչափական հատկությունների ընտրության սահմանափակումների համար, կորի տոպոլոգիայի փոփոխությունների (կորի պառակտման և միաձուլման), ավելի մեծ չափսերի խնդիրներին անդրադառնալիս և այլն։ Այժմ մշակվել են արդյունավետ «դիսկրետավորված» ձևակերպումներ `այդ սահմանափակումները լուծելու համար` միաժամանակ պահպանելով բարձր արդյունավետությունը։ Երկու դեպքում էլ էներգիայի նվազագույնի հասցնելը ընդհանուր առմամբ իրականացվում է առավելագույն աստիճանական ծագմամբ, որի արդյունքում ածանցյալները հաշվարկվում են օգտագործելով, օրինակ ՝ վերջավոր տարբերություններ։
Մակարդակի սահմանումով մեթոդներ
Մակարդակի սահմանումով մեթոդը սկզբնական շրջանում առաջարկում էր հետևել 1979 և 1981 թվականներին Դերվյուկի և Թոմասետի շարժվող ինտերֆեյսներին, այնուհետև վերագործարկվել է Օշերի և Սեթիանի կողմից 1988 թ.-ին։ Այն կարող է օգտագործվել կորության / մակերևույթի / այլնի խնդիրը արդյունավետ լուծելու համար ենթադրյալ եղանակով։ Հիմնական գաղափարը զարգացող ուրվագիծը ներկայացնելն է`օգտագործելով ստորագրված գործառույթ, որի զրոն համապատասխանում է իրական ուրվագծին։ Այնուհետև, ըստ եզրագծի շարժման հավասարման, ենթադրյալ մակերևույթի համար կարելի է հեշտությամբ բխել նմանատիպ հոսք, որը զրոյական մակարդակի կիրառման դեպքում արտացոլում է եզրագծի բազմացումը։ Մակարդակոի սահմանումով մեթոդը տալիս է բազմաթիվ առավելություններ։ Այն ենթակա է, պարամետրերից զերծ է, ապահովում է զարգացող կառուցվածքի երկրաչափական հատկությունները գնահատելու ուղիղ միջոց, թույլ է տալիս փոխել տոպոլոգիան և բնորոշ է։ Այն կարող է օգտագործվել օպտիմիզացման շրջանակ սահմանելու համար, ինչպես առաջարկվել է Ժաոյի, Մերիմանի և Օշերի կողմից 1996 թվականին։ Կարելի է եզրակացնել, որ այն շատ հարմար հիմք է համակարգչային տեսլականի և բժշկական պատկերների վերլուծության բազմաթիվ կիրառությունների համար ։ Տվյալ մակարդակի վրա հիմնված տվյալների տարբեր կառուցվածքների ուսումնասիրությունը հանգեցրել է այս մեթոդի շատ արդյունավետ իրականացմանը։
Արագ քայլող մեթոդներ
Արագ քայլող մեթոդները օգտագործվել են հատվածավորման մեջ, և այս մոդելը բարելավվել է (թույլատրելով և՛ դրական, և՛ բացասական բազմացման արագություն) ընդհանրացված մոտեցմամբ ։
Փոփոխական մեթոդներ
Փոփոխական մեթոդների նպատակն է գտնել հատված, որը օպտիմալ է որոշակի էներգետիկ ֆունկցիոնալ առումով։ Գործառույթները բաղկացած են տվյալների տեղավորման տերմինից և կանոնակարգող պայմաններից։ Դասական ներկայացուցիչը Փոթսի մոդելն է, որը սահմանված է f պատկերի համար
հավասարումով։
Նվազեցնող u^*-ը մասնակիորեն կայուն պատկեր է, որն օպտիմալ փոխանակում ունի տվյալ պատկերից տրված f պատկեր L2  քառակուսի հեռավորության միջև և դրա ցատկման բազմության ընդհանուր երկարության միջև։ Ցատկերի բազմություն u^*-ն սահմանում է հատվածավորումը։ Էներգիաների հարաբերական կշիռը կարգավորվում է \gamma >0 պարամետրով։ Փոթսի մոդելի երկուական տարբերակը, որի ժամանակ եթե u միջակայքը սահմանափակված է ընդհուպ երկու արժեքի, հաճախ կոչվում է Չան-Վիս մոդել ։ Կարևոր ընդհանրացում է Մամֆորդ-Շահի մոդելը տրված հետևյալ հավասարմամբ՝
Ֆունկցիոնալ արժեքը հատվածավորման հատվածի K կորի ընդհանուր երկարության գումարն է, u մոտարկման սահունությունը և սկզբնականf պատկերից հեռավորությունը։ Սահունության տուգանքի կշիռըը ճշգրտվում է ըստ \mu > 0-ի։ Փոթսի մոդելը հաճախ կոչվում է մասնակիորեն կոնստանտ Մամֆորդ-Շահի մոդել, քանի որ այն կարելի է դիտարկել որպես դեգեներացված դեպք։ Օպտիմիզացման խնդիրները հայտնի են ընդհանուր առմամբ որպես NP-բարդ, բայց գրեթե նվազագույնի հասցնող ռազմավարությունները գործնականում լավ են գործում։ Դասական ալգորիթմներն են ավարտված ոչ կորնթարդությունը և Ամբրոսիո-Տորտորելիի մոտարկումը։
Գրաֆիկի բաժանման մեթոդներ
Գրաֆիկի բաժանման մեթոդները արդյունավետ գործիք են պատկերի բաժանման համար, քանի որ դրանք մոդելավորում են պիքսելային հարևանության ազդեցությունը տվյալ պիքսելների կամ պիքսելի կլաստերի վրա՝ կախված պատկերների համասեռությունից։ Այս մեթոդներում նկարը մոդելավորվում է որպես կշռված, չուղղված գրաֆիկ։ Սովորաբար մի պիքսել կամ պիքսելների խումբ կապված է հանգույցների հետ, և եզրային կշիռները սահմանում են հարևան պիքսելների միջև (dis) նմանությունը։ Գրաֆիկը (պատկերը) այնուհետև բաժանվում է ըստ չափանիշի, որը նախատեսված է «լավ» կլաստերները մոդելավորելու համար։ Այս ալգորիթմներից ստացվող հանգույցների (պիքսել) յուրաքանչյուր բաժանումը համարվում է պատկերված առարկայի հատված։ Այս կատեգորիայի որոշ հանրաճանաչ ալգորիթմներ են՝ նորմալացված կրճատումները, պատահական քայլքը , նվազագույն կտրումը , իզոպերիմետրիկ բաժանումը , նվազագույն տարածվող ծառի վրա հիմնված հատվածավորումը և հատվածավորման վրա հիմնված օբյեկտների դասակարգումը։
Մարկովի պատահական դաշտերը
Նկարների համար Մարկովի պատահական դաշտերի (MRF) կիրառումը առաջարկվել է 1984 թվականի սկզբին Սթյուարդ Գեմանի և Դոնալդ Գեմանի կողմից ։ Նրանց ուժեղ մաթեմատիկական հիմքը և համաշխարհային օպտիմալ տրամադրման ունակությունը նույնիսկ այն դեպքում, երբ որոշվում են տեղական առանձնահատկությունների հիման վրա, ապացուցված էին, որ հիմք են հանդիսանում պատկերների վերլուծության նոր հետազոտությունների համար, աղմուկի վերացման և հատվածայնացման ոլորտում։ MRF-ները լիովին բնութագրվում են իրենց հավանականության նախնական բաշխումներով, հավանականության սահմանային բաշխումներով, կլիկներով, հարթեցման սահմանափակումներով, ինչպես նաև արժեքների թարմացման չափանիշով։ MRF-ների օգտագործմամբ պատկերի բաժանման չափանիշը վերանայվում է որպես պիտակավորման սխեմայի որոնում, որն ունի առավելագույն հավանականություն տվյալ մի շարք առանձնահատկությունների համար։ MRF-ների օգտագործմամբ պատկերի հատվածավորման լայն կատեգորիաներն են վերահսկվող և առանց վերահսկման հատվածավորում։
Վերահսկվող պատկերի հատվածայնացումը`օգտագործելով MRF և MAP
Պատկերների բաժանման առումով ֆունկցիան, որին MRF-ները ձգտում են առավելագույնի հասցնել, պիտակավորման սխեման նույնականացնելու հավանականությունն է, եթե տրված է առանձնահատկությունների որոշակի շարք, որը պատկերում հայտնաբերվում է։ Սա հետին գնահատման մեթոդի առավելագույն վերականգնումն է։
MAP-ի միջոցով պատկերի բաժանման համար ընդհանուր ալգորիթմը տրված է ստորև․ 1. Յուրաքանչյուր հատկանիշի համար սահմանել հարևաններին (պատահական փոփոխական MRF-ի տերմիններով)։ Ընդհանրապես սա ներառում է առաջին և երկրորդ կարգի հարևաններ։
2. Տեղադրել սկզբնական հավանականությունները
P(fi)
> յուրաքանչյուր հատկանիշի համար որպես զրո կամ
3. որտեղ
fi ∈ Σ
հատկանիշները պարունակող բազմությունն է քաղված i պիքսելի համար և սահմանի՛ր կլաստերների սկզբնական բազմությունը։
4. Օգտագործելով վարժեցման տվյալները՝ հաշվել յուրաքանչյուր պիտակի միջինը (μℓ i) and variance (
σℓ i
)։ Սա կոչվում է դասի վիճակագրություն։
5. Հաշվարկել տվյալ պիտակավորման սխեմայի համար սահմանային բաշխումը
P(fi
՝ օգտագործելով Բայեսի թեորեմը և ավելի վաղ հաշվարկված դասի վիճակագրությունը։ Գաոսյան մոդելը օգտագործվում է սահմանային բաշխման համար։
6. Յուրաքանչյուր դասի պիտակի համար հաշվել հավանականությունը՝ ունենալով սահմանված հարևաններին։ Կլիկի պոտենցիալները օգտագործվում են պիտակավորման մեջ սոցիալական ազդեցությունը մոդելավորելու համար։
7. Կրկին հաշվեք նոր նախնական հավանականությունները և վերաձևակերպեք կլաստերները, որպեսզի այդ հավանականությունները առավելագույնի հասցվեն։ Դա արվում է ստորև նկարագրված տարբեր օպտիմիզացման ալգորիթմների միջոցով։
8. Դադարեք, երբ հավանականությունը առավելագույնի է հասցվում, և պիտակավորման սխեման չի փոխվում։ Հաշվարկները կարող են իրականացվել նաև լոգարիթմական հավանականության պայմաններով
Կրկնվող պայմանական ռեժիմներ / գրադիենտի անկում
Կրկնվող պայմանական ռեժիմների (ICM) ալգորիթմը փորձում է վերակառուցել պիտակավորման իդեալական սխեման` յուրաքանչյուր իտերացիային փոխելով յուրաքանչյուր պիքսելի արժեքը, և գնահատելով նոր պիտակավորման սխեմայի էներգիան` օգտագործելով ստորև տրված ծախսային գործառույթը․
որտեղ α-ն պիքսելային պիտակի փոփոխության համար տուգանքն է, իսկ β -ն հարևան պիքսելների և ընտրված պիքսելների միջև պիտակի տարբերության համար տուգանքը։ Այստեղ  N(i) -ն i պիքսելի հարևանությունն է, և δ -ը Կրոնեկեր դելտայի ֆունկցիան է։ ICM-ի հետ կապված գլխավոր խնդիրն այն է, որ գրադիենտի անկման նման, այն միտում ունի հանգստանալ տեղական մաքսիմումներից և այդպիսով չստանալ գլոբալ օպտիմալ պիտակավորման սխեման։
Կրկնօրինակող կոփում (SA)
Ստեղծվելով որպես մետալուրգիայի կոփման անալոգիա, կրկնօրինակող կոփումը (SA) օգտագործում է պիքսելային պիտակի փոփոխություն իտերացիայի ժամանակ և գնահատում է յուրաքանչյուր նորաստեղծ գրաֆի էներգիայի տարբերությունը նախնական տվյալների համեմատ։ Եթե նոր ձևավորված գրաֆը ավելի շահավետ է, էներգիայի ցածր արժեքի առումով, տրված
ալգորիթմը ընտրում է նոր ձևավորված գրաֆ։ Կրկնօրինակող կոփումը պահանջում է ջերմաստիճանի գրաֆների մուտքագրում, որն անմիջականորեն ազդում է համակարգի զուգամիտման արագության վրա, ինչպես նաև էներգիայի շեմի վրա` մինիմիզացնելու համար։
Այլընտրանքային ալգորիթմներ
Գոյություն ունեն բազմաթիվ այլ ալգորիթմներ սովորական, ինչպես նաև բարձր կարգի MRF-ներ լուծելու համար։ Դրանք ներառում են Հետին սահմանային մաքսիմալացում, Բազմամասշտաբ MAP գնահատում, Բազմակի թողունակության հատվածավորում , և այլն։ Բացի հավանականության գնահատականներից, MRF-ների լուծման համար գոյություն ունեն գրաֆ-կտրվածք առավելագույն հոսք  և խիստ սահմանափակված գրաֆի վրա հիմնված այլ մեթոդներ  ։
Պատկերների առանց վերահսկման հատվածավորում `օգտագործելով MRF և ակնկալիք-մաքսիմալացում
1. Օգտագործվում է մոդելի պարամետրերի պատահական գնահատումը (նույնը ՝ վերահսկվող ուսուցման ընթացքում).
2. Սահմանված դասակարգային վիճակագրությունը որոշվում ​​է պատահական բաժանումների մոդելի հիման վրա։ Դրանցից օգտվելով՝ հաշվարկել պիտակի պատկանելության պայմանական հավանականությունը, եթե առանձնահատկությունների շարքը հաշվարկվվում է Բայեսի թեորեմի միջոցով։
Այստեղ, բոլոր հնարավոր պիտակների ամբողջությունն է։
Ջրբաժան տրանսֆորմացիա
Ջրբաժան տրանսֆորմացիան պատկերի գրադիենտի մեծությունը համարում է որպես տեղագրական մակերես։ Պիքսելները, որոնք ունեն գրադիենտի մեծության ամենաբարձր ինտենսիվություն (GMIs) համապատասխանում են ջրբաժանի գծերին, որոնք ցույց են տալիս տարածքի սահմանները։ Ջուրը տեղակայված ընդհանուր ջրբաժան գծով եզրափակված ցանկացած պիքսելի վրա հոսում է ներքև դեպի ինտենսիվության ընդհանուր լոկալ մինիմում (LIM)։ Պիքսելները, որոնք ջանում են ընդհանուր նվազագույնի, կազմում են արգելակի ավազան, որը ներկայացնում է հատված։
Մոդելի վրա հիմնված հատվածավորում
Մոդելի վրա հիմնված մոտեցումների հիմնական ենթադրությունն այն է, որ հետաքրքրության կառույցները որոշակի ձևի նկատմամբ հակում ունեն։ Հետևաբար, կարելի է փնտրել հավանական մոդել, որը բնութագրում է ձևն ու դրա փոփոխությունը։ Պատկերը բաժանելիս սահմանափակումներ կարող են սահմանվել այս մոդելի օգտագործմամբ որպես նախնական հիմք ։ Նման առաջադրանքը կարող է ներառել (i) վարժեցման օրինակների գրանցումը սովորական դիրքի, (ii) գրանցված նմուշների տատանումների հավանականության ներկայացում, և (iii) վիճակագրական եզրակացությունը մոդելի և պատկերի միջև։ Մոդելի վրա հիմնված հատվածավորման համար գրականության մյուս կարևոր մեթոդներն են՝ ձևի ակտիվ մոդելները և արտաքին տեսքի ակտիվ մոդելները։
Բազմամասշտաբ հատվածավորում
Պատկերների հատվածները հաշվարկվում են մասշտաբի տարածության մի քանի մասշտաբներով և երբեմն տարածվում են կոպիտից մինչև նուրբ մասշտաբների. տե՛ս մասշտաբի-տարածության բաժանումը։
Հատվածավորման չափանիշները կարող են լինել կամայական բարդ և կարող են հաշվի առնել գլոբալ, ինչպես նաև լոկալ չափորոշիչները։ Ընդհանուր պահանջն այն է, որ յուրաքանչյուր շրջան պետք է ինչ-որ իմաստով կապված լինի։
Միաչափ հիերարխիկ ազդանշանային հատվածավորում
Վիտկինի սեմինարի աշխատանքը մասշտաբի տարածության մեջ ներառում էր այն միտքը, որ միակողմանի ազդանշանը կարող է միանշանակորեն բաժանվել շրջանների, ընդ որում մեկ մասշտաբի պարամետրով վերահսկում է հատվածավորման մասշտաբը։
Պատկերի հատվածավորում և առաջնային ուրվագծում
Այս ոլորտում կատարվել են բազմաթիվ հետազոտական ​​աշխատանքներ, որոնցից մի քանիսն այժմ հասել են մի վիճակի, որում կարող են կիրառվել կամ ինտերակտիվ ձեռնարկի միջամտությամբ (սովորաբար `դիմելով բժշկական պատկերապատման), կամ ամբողջովին ինքնաբերաբար։ Հետևյալը համառոտ ակնարկ է այն հիմնական հետազոտական ​​գաղափարների վերաբերյալ, որոնց հիման վրա հիմնված են ներկայիս մոտեցումները։
Այնուամենայնիվ, այն նկարագրող միմյանց մեջ մտած կառուցվածքը, որը նկարագրել է Վիտկինը, հատուկ է միակողմանի ազդանշաններին և չնչին կերպով չի փոխանցվում ավելի բարձր չափսի պատկերներին։ Բացի այդ, այս ընդհանուր գաղափարը ոգեշնչել է մի քանի այլ հեղինակների ՝ ուսումնասիրելու կոպիտ և նուրբ սխեմաները պատկերի հատվածավորման համար։ Կոնդերինկն առաջարկել է ուսումնասիրել, թե ինչպես են զարգանում իզո-ինտենսիվության ուրվագծերը զարգանում մասշտաբներով, և այս մոտեցումը ավելի մանրամասն ուսումնասիրվեց Լիֆշիցի և Պիզերի կողմից ։ Ցավոք, պատկերի առանձնահատկությունների ինտենսիվությունը փոխվում է ըստ կշիռի, ինչը ենթադրում է, որ դժվար է անցնել կոպիտ մասշտաբներով պատկերի առանձնահատկություններից ավելի լավ մասշտաբների իզո-ինտենսիվության տեղեկատվություն։
Լինդբերգը ուսումնասիրեց լոկալ էքստրեմաները և թամբի կետերը կշիռի հետ կապելու խնդիրը։ Նա առաջարկեց պատկերների ներկայացում, որը կոչվում է մասշտաբի-տիեզերական առաջնային ուրվագիծ, որն ակնհայտ է դարձնում տարբեր մասշտաբների կառուցվածքների միջև հարաբերությունները, ինչպես նաև պարզ է դարձնում, թե որ պատկերի առանձնահատկություններն են կայուն մեծ մասշտաբների վրա՝ ներառյալ դրանց համար տեղական համապատասխան մասշտաբները։ Բերգոլմն առաջարկել է կոպիտ մասշտաբների մասերում հայտնաբերել եզրեր մասշտաբով տարածության մեջ, այնուհետև դրանք հետ բերել դեպի ավելի նուրբ մասշտաբներ՝ ինչպես կոպիտ հայտնաբերման, այնպես էլ ձեռքով ընտրությամբ նուրբ տեղայնացման մասշտաբի։
Գաուչը և Պայզերը ուսումնասիրեցին գագաթների և հովիտների լրացուցիչ խնդիրը մի շարք մասշտաբներով և ստեղծեցին գործիք՝ ինտերակտիվ պատկերի բաժանման համար, որը հիմնված է բազմաշերտ ջրբաժանների վրա։ Գրադիենտ քարտեզի կիրառմամբ բազմաբնույթ ջրբաժանի օգտագործումը նույնպես ուսումնասիրվել է Օլսենի և Նիլսենի  կողմից և տեղափոխվել է Դիմի կողմից կլինիկական օգտագործման համար։ Վինկենը և այլք  առաջարկեցին հիպերստեկ՝ տարբեր մասշտաբների պատկերի կառուցվածքների միջև հավանականությունների հարաբերությունները սահմանելու համար։ Մասշտաբների նկատմամբ պատկերի կայուն կառուցվածքների օգտագործումը Ահուջային   և նրա գործընկերներին նպաստեց լիովին ավտոմատացված համակարգի։ Ամբողջովին ավտոմատ ուղեղի հատվածավորման ալգորիթմը, որը հիմնված է բազմակողմանի ջրբաժաններին սերտորեն կապված գաղափարների վրա, ներկայացվել է Ունդեմանի և Լինդբերգի  կողմից և լայնորեն փորձարկվել է ուղեղի տվյալների բազայում։
Պատկերների բազմաբնույթ հատվածավորման այս գաղափարները կապելով պատկերի կառուցվածքների մասշտաբների հետ, նույնպես վերցրել են Ֆլորակը և Քուջփերը ։ Բիջաուի և Ռուեի ասոցացված կառույցները մասշտաբային տարածքում հայտնաբերել են նվազագույն աղմուկի շեմից բարձր օբյեկտ ծառի մեջ, որը պարունակում է բազմաթիվ մասշտաբներ և համապատասխանում է բնօրինակի ազդանշանի մի տեսակ առանձնահատկությանը։ Արդյունահանված առանձնահատկությունները ճշգրտորեն վերակառուցվում են՝ օգտագործելով կրկնվող լծորդ գրադիենտի մատրիցային մեթոդը։
Կիսով չափ ավտոմատ հատվածավորում
Մեկ տեսակի հատվածավորման դեպքում օգտագործողը մկնիկի կտտոցներով նախանշում է հետաքրքրության շրջանը և կիրառվում են ալգորիթմներ, որպեսզի ցույց տրվի այն ճանապարհը, որն առավելագույնս տեղավորվում է պատկերի եզրին։
Տեխնիկական այսպիսի հատվածավորման մեջ օգտագործվում են այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են SIOX-ը, Livewire-ը, Խելացի մկրատը կամ IT-SNAPS-ը։ Կիսով չափ ավտոմատավորման այլընտրանքային տեսակի ալգորիթմները վերադարձնում են օգտագործողի կողմից ընտրված կամ նախնական հավանականությունների միջոցով ընտրված տարածական-տաքսոնը (այսինքն ՝ առաջին պլան, օբյեկտ-խումբ, առարկա կամ առարկա-մաս) ընտրված օգտագործողի կողմից կամ նշանակված նախնական հավանականություններով ։
Վարժեցվող հատվածավորում
Վերոհիշյալ հատվածավորման մեթոդների մեծ մասը հիմնված է միայն պատկերի պիքսելների գունային տեղեկատվության վրա։ Մարդիկ օգտագործում են ավելի շատ գիտելիքներ պատկերի բաժանումն իրականացնելիս, բայց այդ գիտելիքների իրականացումը կարժենա զգալի մարդկային ճարտարագիտություն և հաշվարկային ժամանակ, կպահանջի հսկայական գիտելիքների տվյալների բազա, որը ներկայումս գոյություն չունի։ Դասընթացային հատվածավորման մեթոդները, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցի հատվածավորումը, հաղթահարում են այդ խնդիրները՝ պիտակավորված պիքսելների տվյալների շտեմարանից դոմենային գիտելիքները մոդելավորելով։