payamvha/North_RAG huggingface dataset:
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 می‌کند. هر یک ازین اجزا توسط یک تابع توزیع احتمال مدل می‌شود. محاسبه طول کد مربوط به آن در ادامه توضیح داده می‌شود: برای هر بخش در یک تصویر، این طرح تعداد بیت‌های مورد نیاز برای کدکردن یک تصویر بر اساس بخش‌های داده شده را، تولید می‌کند؛ بنابراین در بین تمامی بخش‌بندی‌های ممکن، هدف پیدا کردن بخش‌بندی‌ای است که کوتاه‌ترین طول کُد ممکن را تولید کند. این کد به سادگی
طول کُد ممکن را تولید کند. این کد به سادگی می‌تواند توسط روش خوشه بندی agglomerative حاصل شود. اعوجاج در روش فشرده سازی با اتلاف حاکی از برابری بخش‌بندی‌ها دارد و مقدار بهینه آن می‌تواند برای عکس‌های مختلف، از یکدیگر متفاوت باشد. این پارامتر می‌تواند از روی کانترست بافت‌ها در تصویر حاصل شود. برای مثال وقتی کانترست بافت‌ها در تصویر یکسان است، مانند تصاویر camouflage، خروجی از حساسیت بیشتری برخوردار است و کوانتیزه شدگی کمتری دارد. روش‌های مبتنی بر هیستوگرام. روش‌های مبتنی بر هیستوگرام نسبت به سایر روش‌های
روش‌های مبتنی بر هیستوگرام نسبت به سایر روش‌های بخش‌بندی بسیار کارآمد هستند. دلیل این امر آن است که این روش‌ها تنها به یکبار وارسی پیکسلها نیاز دارند. در این روش هیستوگرام از روی تمامی پیکسل‌های موجود در تصویر محاسبه می‌شود و قله‌ها و دره‌های موجود در منحنی هیستوگرام برای پیدا کردن مکان کلاس‌ها، مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این تکنیک، رنگ یا شدت نور می‌تواند به عنوان یک معیار سنجش لحاظ شود. ورژن اصلاح شده این تکنیک، اعمال روش جستجوگر هیستوگرام برای تقسیم یک تصویر به کلاس‌های کوچک‌تر است. این عملیات تا
یک تصویر به کلاس‌های کوچک‌تر است. این عملیات تا زمانی که کلاس‌ها دیگر قابلیت تقسیم و کوچک شدن را نداشته باشند، ادامه پیدا می‌کند. یک نقطه ضعف در روش هیستوگرام، این است که ممکن است پیدا کردن دقیق قله‌ها و دره‌ها مشکل باشد. روش هیستوگرام می‌تواند به سرعت برای اعمال به فریم‌ها خود را تطبیق دهد و همزمان بازده خود را حفظ کند. وقتی که فریم‌های مختلف در نظر گرفته شوند، روش هیستوگرام را می‌توان در چند حالت به تصویر اعمال کرد. همان عملیاتی که می‌تواند بر روی یک فریم اعمال شود، می‌تواند برای چند فریم هم پیاده‌سازی
اعمال شود، می‌تواند برای چند فریم هم پیاده‌سازی گردد و نهایتاً خروجی اصلی، مجموع تمامی خروجی فریم‌ها خواهدبود. قله‌ها و دره‌ها که پیش تر به سختی قابل شناسایی بودند، به سادگی تمیز داده می‌شوند. روش هیستوگرام در جایی‌که دیتای خروجی برای مشخص کردن مُد رنگ در محل پیکسل استفاده می‌شود، می‌تواند بر اساس پیکسل هم اعمال شود. این روش بخش‌بندی بر اساس اشیاء متحرک و محیط ساکن است. ازین روش در پیدا کردن موقعیت ابجکت‌های متحرک در ویدئوها، استفاده می‌شود. آشکارسازی لبه. آشکارسازی لبه یک فیلد پیشرفته در پردازش تصویر
آشکارسازی لبه یک فیلد پیشرفته در پردازش تصویر محسوب می‌شود. مرز و لبه ناحیه‌ها به یکدیگر مرتبط هستند. در اغلب موارد در نواحی مربوط به مرزها، شدت روشنایی تغییرات سریعی نمی‌کند. آشکارسازی لبه به عنوان یک تکنیک پایه در اکثر روش‌های بخش‌بندی مورد استفاده قرار می‌گیرد. لبه‌های شناسایی شده توسط آشکارساز لبه در اغلب موارد ناپیوسته هستند. برای جدا کردن یک شی در تصویر، پیدا کردن مرزهای آن از ملزومات است. لبه‌های مطلوب، در واقع مرز بین این اشیاء و تاکسون‌های فضایی می‌باشند. تاکسون‌های فضایی دانه‌های اطلاعاتی هستند،
تاکسون‌های فضایی دانه‌های 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، گروه‌های اشیاء، اشیاء و بخش‌های شی برجسته گسترش یافته‌اند. روش‌های تشخیص لبه را می‌توان در منطقه تاکسون فضایی به کار برد، به همان روشی که برای یک شبح اعمال می‌شود. این روش مخصوصاً زمانی مفید است که لبه جدا شده بخشی از یک کانتور توهمی باشد. روش‌های تقسیم‌بندی را می‌توان برای لبه‌های
باشد. روش‌های تقسیم‌بندی را می‌توان برای لبه‌های به‌دست‌آمده از آشکارسازهای لبه نیز اعمال کرد. لیندبرگ و لی یک روش یکپارچه را توسعه دادند که لبه‌ها را به بخش‌های لبه راست و منحنی برای تشخیص شیء مبتنی بر قطعات تقسیم می‌کند، بر اساس معیار حداقل طول توصیف (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: تقسیم‌بندی تصویر براساس آنالیز هیستوگرام توسط فشردگی بالای کلاس‌ها و گرادیان مرزهای آن کلاس‌ها، چک می‌شود. برای این منظور دو فضا
آن کلاس‌ها، چک می‌شود. 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 می‌باشد (B = B(x, y. فضای اول اجازه می‌دهد تا مقدار فشردگی توزیع روشنایی‌ای که توسط روش minimal clustering kmin محاسبه می‌شود را اندازه‌گیری کنیم. آستانه روشنایی T مربوط به روش kmin تصویر باینری (سیاه و سفید) را می‌سازد – (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 (bitmap) یک شی در فضای دوگانه است. در آن بیت مپ معیاری برای چگونگی توزیع نقاط سیاه (یا سفید) در پیکسل‌ها 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 بخش‌بندی را مشخص می‌کند. روش رشد ناحیه. روش رشد ناحیه عمدتاً اساس خود را بر این فرض که پیکسل‌های مجاور دارای ویژگی‌های مشابهی هستند، می‌گذارد. روش کلی کار در این روش
مشابهی هستند، می‌گذارد. روش کلی کار در این روش مقایسه یک پیکسل با پیکسل‌های مجاور آن است. اگر معیارهای شباهت ارضا شوند، پیکسل موردنظر می‌تواند به کلاسی که پیکسل‌های مجاور به آن تعلق دارند، اضافه شود. تعیین معیارهای شباهت بسیار مهم است و نتایج در همه موارد از نویز تأثیر می‌پذیرد. روش‌های ادغام ناحیه‌های آماری (SRM) با ساخت گرافی از پیکسل‌هایی با ۴ همسایگی، به همراه مرزهایی که با مقدار مطلق تفاوت شدت روشنایی وزن دهی شده‌اند، شروع می‌شود. با استفاده از ۴-ارتباط با لبه‌های وزنی با ارزش مطلق شدت تفاوت دارد. در
با لبه‌های وزنی با ارزش مطلق شدت تفاوت دارد. در ابتدا هر پیکسل، یک ناحیه متشکل از یک پیکسل را می‌سازد. سپس روش SRM، لبه‌هایی که در صف اولویت هستند را مرتب می‌کند و سرانجام تصمیم می‌گیرد که ناحیه‌هایی که متعلق به یک لبه هستند را با استفاده از پیش‌بینی آماری به یکدیگر ادغام کند یا نه. یکی از روش‌ها رشد ناحیه، روش مبتنی بر پیدا کردن هسته اولیه ناحیه‌هاست. این روش مجموعه از هسته‌های اولیه را به عنوان ورودی اتخاذ می‌کند. هسته‌های اولیه به صورت مرتب با پیکسل‌های مجاور خود مقایسه می‌شوند. تفاوت بین شدت روشنایی
مجاور خود مقایسه می‌شوند. تفاوت بین شدت روشنایی پیکسل مورد بررسی و میانگین شدت روشنایی ناحیه، به عنوان معیار شباهت استفاده می‌شود. یکی دیگر از روش‌های رشد منطقه‌ای، روش رشد منطقه بدون دانه است. این یک الگوریتم اصلاح شده است که به بذرهای واضح نیاز ندارد. با یک منطقه واحد شروع می‌شود formula_1—پیکسل انتخاب شده در اینجا به‌طور مشخصی بر تقسیم‌بندی نهایی تأثیر نمی‌گذارد. در هر تکرار، پیکسل‌های همسایه را به همان شکلی که ناحیه بذر رشد می‌کند، در نظر می‌گیرد. تفاوت آن با منطقه بذر در حال رشد در این است که اگر
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 می‌شود. در غیر این صورت، پیکسل با تمام مناطق فعلی متفاوت است formula_5 و یک منطقه جدید formula_6 با این پیکسل ایجاد می‌شود. 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 می‌شود. اگر آمار آزمون به اندازه کافی کوچک باشد، پیکسل به منطقه اضافه می‌شود و
کافی کوچک باشد، پیکسل به منطقه اضافه می‌شود و میانگین و پراکندگی منطقه دوباره محاسبه می‌شود. در غیر این صورت، پیکسل رد می‌شود و برای تشکیل یک منطقه جدید استفاده می‌شود. روش‌های مبتنی بر معادله دیفرانسیل با مشتقات جزئی. با استفاده از یک روش مبتنی بر معادله دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDE) و حل عددی آن می‌توان تصاویر را بخش‌بندی کرد. منحنی انتشار، یک روش محبوب در این زمینه با برخورداری از کاربردهای متعدد در زمینه استخراج و ردیابی اشیاء و غیره محسوب می‌شود. ایده اصلی، تکامل یک منحنی اولیه، در جهت رسیدن به
ایده اصلی، تکامل یک منحنی اولیه، در جهت رسیدن به کمترین مقدار تابع هزینه است. همانند اکثر روش‌های مسائل معکوس، مینیمم کردن مقدار تابع هزینه، مسئله‌ای مهمی محسوب می‌شود و محدودیت‌های مشخصی که در اینجا همان محدودیت‌های هندسی هستند را اعمال می‌کند. روش‌های متغیر (variational). هدف از روش واریانسی، پیدا کردن بخش‌بندی‌ای است که با توجه به انرژی معین عملکردی، بهینه می‌باشد. 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
است. یک بیان کلاسیک Potts model نام دارد که برای تصویر f به صورت زیر تعریف می‌شود: formula_7 یک مینیمم‌کننده formula_8 یک تصویر ثابت است که بین فاصله مربع L2 و تصویر داده شده و طول کل پرش آن مصالحه (tradeoff) برقرار می‌کند. مجموعه پرش از بخش‌بندی را مشخص می‌کند. 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 می‌شود. ک کلی سازی مهم Mumford-Shah model می‌باشد که رابطه آن به شرح زیر است: formula_9 مقدار عملکردی، جمع تمامی
شرح زیر است: formula_9 مقدار عملکردی، جمع تمامی منحنی‌های بخش‌بندی k است. u ضریب تخمین نرم شدگی و f فاصله آن تا تصویر اصلی است. روش تقسیم کردن گراف. روش تقسیم‌بندی گراف، یک روش مؤثر برای بخش‌بندی تصویر محسوب می‌شود. آن‌ها تأثیر پیکسل‌های مجاور را بر یک خوشه داده شده از پیکسل‌ها، با در نظر گرفتن یکنواختی در عکس، مدل می‌کنند. در این روش، تصویر به عنوان یک گراف وزن دار غیرمستقیم، مدل می‌شود. معمولاً یک پیکسل یا گروهی از پیکسل‌ها با وزن گره‌ها و لبه‌ها در ارتباط هستند، شباهت (یا عدم شباهت) با پیکسل‌های مجاور
هستند، شباهت (یا عدم شباهت) با پیکسل‌های مجاور را تعریف می‌کنند. سپس گراف (یا همان تصویر) با توجه به معیاری که برای خوشه‌بندی مطلوب، طراحی شده است، تقسیم‌بندی می‌شود. هر بخش از خروجی گره‌ها (پیکسل‌ها) از این الگوریتم، به عنوان یک شی جدا شده در تصویر محسوب می‌شود. Markov random fields. کاربرد (Markov random fields (MRF در حوزه تصویر در اویل سال ۱۹۸۴، توسط Geman مطرح شد. اصول ریاضی قوی و توانایی آن‌ها در تهیه یک بهینه کلی، حتی وقتی که بر اساس ویژگی‌های محلی تعریف شده بود، ثابت کرد که می‌تواند اساس زمینه
تعریف شده بود، ثابت کرد که می‌تواند اساس زمینه تحقیق جدید در حوزه تحلیل تصویر، رفع نویز و بخش‌بندی باشد. MRFها کاملاً با توزیع احتمال پیشین، نظریه گراف و توزیع احتمال حاشیه‌ای خود توصیف می‌شوند. معیار بخش‌بندی تصویر با استفاده از MRF به عنوان پیدا کردن طرح برچسب گذاری‌ای که بیشترین احتمال برای یک مجموعه از ویژگی‌های مشخص را دارد، مطرح می‌شود. دسته گسترده‌ای از روش‌های بخش‌بندی تصویر با استفاده از MRFها، می‌تواند بخش‌بندی‌های با نظارت یا بدون نظارت هستند. بخش‌بندی با نظارت با استفاده از MRF و MAP. در زمینه
با نظارت با استفاده از MRF و MAP. در زمینه بخش‌بندی، 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، می‌باشد. این موضوع بیان دیگری از روش برآوردگر بیشینه‌گر 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 جهت یا مارکوفی را می‌توان به صورت &lt;G=&lt;V,E نوشت به‌طوریکه V مجموعه گره‌ها و E مجموعهٔ تمام یال‌ها در گراف است.
گره‌ها و E مجموعهٔ تمام یال‌ها در گراف است. گره‌های یک گراف را می‌توان در یک گراف مربوط به عکس به دو دسته تقسیم کرد. گره‌هایی که در همسایگی هم قرار دارند و درواقع همان پیکسل‌های تصویر هست و ۲ گره دیگر به نام S,T کهS در عکسُ نماینده گره‌هاییست که شی موردنظر را نمایش می‌دهند و T نماینده پس‌زمینه است. این نوع گراف را گراف S,T هم می‌نامند. در این گراف یال‌ها هم شامل چند دسته‌اند:nlink که یال‌ها بین پیکسل‌های همسایه هستند و tlink که گره t یا همان terminal را به گره‌های تصویر متصل م‌کند. در این نوع گراف‌ها
به گره‌های تصویر متصل م‌کند. در این نوع گراف‌ها وزن‌ها همواره غیر منفی درنظر گرفته می‌شوند. یک کات در گراف یک زیرمجموعه از یال‌هاست و با C معرفی می‌شود. هزینه هر کات معادل مجموع وزن یال‌هاییست که در آن کات واقع شده است. کات کمینه به برشی گفته می‌شود که این هزینه در آن برش مینیمم شود. پیدا کردن برش کمینه معادل پیدا کردن maxflow در گراف است. برای segmentation می‌توان به گره S برچسب ۱ و به گره‌های t که همان پس‌زمینه هستند برچسب۰ نسبت داد و عملیات segmentation را به صورت کمینه کردن انرژی در این MRF محاسبه کرد.
به صورت کمینه کردن انرژی در این MRF محاسبه کرد. مسائل گراف کات در بینایی را می‌توان 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 پیکسل‌های اطراف و Edata اختلاف f با داده‌های مشاهده شده را نشان می‌دهد. انرژی داده به روش‌های مختلفی محاسبه می‌شود اما درحالت کلی میزان شباهت پیکسل و برچسب آن برای محاسبه انرژی مورد بررسی قرار می‌گیرد. انتخاب Esmooth یک مسئله بحرانی است و انتخاب‌های زیادی هم برای آن وجود
بحرانی است و انتخاب‌های زیادی هم برای آن وجود دارد مثلاً در بعضی روش‌ها همیشه f را شبیه همسایگان انتخاب می‌کنند که این باعث نتایج ضعیف در مرز بین شی‌های تصویر می‌شود. توابع انرژی که این مشکل را ندارند، توابع discontinuity preserving نامیده می‌شوند. 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 مینیمم‌های محلی زیادیست. توابع انرژی که ما درنظر گرفتیم به صورت زیر است: formula_11 N مجموعه جفت پیکسل‌هایی که با
زیر است: formula_11 N مجموعه جفت پیکسل‌هایی که با هم در ارتباطند. معمولاً این ارتباطات بین دو پیکسل همسایه درنظر گرفته می‌شود، همچنین معمولاً مقدار Ddata غیر منفی است. مقدار هرکدام ازVها می‌تواند متفاوت باشد و بستگی به کاربرد دارد. این دو الگوریتم مینیمم کردن انرژی را براساس دو دسته کلاس از V می‌توانند انجام دهند. کلاس‌های سمیمتریک و :متریک (ریاضیات) که هردوی این کلاس‌ها باعث ایجاد توابعی که دارای خاصیت discontinuity preserving هستند، می‌شود. الگوریتم گسترش آلفا. ایده اصلی در الگوریتم گسترش آلفا، پیداکردن
آلفا. ایده اصلی در الگوریتم گسترش آلفا، پیداکردن روش مناسب دسته‌بندی پیکسل‌ها به‌وسیلهٔ تنها دوبرچسب آلفا و غیرآلفا بااستفاده از الگوریتم گراف کات است. در این الگوریتم در هر مرحله، مقدار آلفا تغییر می‌کند تا تمام برچسب‌ها پوشش داده‌شوند. ساختار این گراف که درواقع یک گراف s_t است در هر مرحله از الگوریتم، به‌وسیلهٔ برچسب آلفا مشخص می‌شود. در نتیجه این ساختار به صورت پویا درحال تغییر است. در ابتدا گراف به‌وسیلهٔ برچسب‌بندی اولیهٔ f و مقدار آلفا ساخته می‌شود. سپس به کمک جدول موجود در شکل جدول وزن‌های مربوط به
به کمک جدول موجود در شکل جدول وزن‌های مربوط به گسترش آلفا که نحوه وزن‌دهی به این گراف را مشخص می‌کند، برش‌های اولیه مشخص می‌شوند. برای هر آلفا برش‌بندی بهینه انتخاب شده و در مرحلهٔ بعدی به عنوان گراف ورودی آلفا بعد بررسی می‌شود. ساختار گراف توصیف شده در شکل گراف s-t برای الگوریتم آلفا قابل مشاهده است. الگوریتم مبادله آلفابتا. ایده اصلی در مبادله آلفابتا، برچسب زدن صحیح به‌وسیلهٔ αوβ است و در این الگوریتم تمامی حالت‌ها برای αوβ متفاوت محاسبه خواهند شد. در هر تکرار یکی زوج αوβ بررسی می‌شود و این روند تا
هر تکرار یکی زوج αوβ بررسی می‌شود و این روند تا زمانیکه segmentation همگرا شود، ادامه می‌یابد. در هر تکرار، ناحیهٔ مربوط به αوβ تعیین می‌شود ولی در این قسمت، گره‌هایی که مربوط به هیچ‌کدام از αوβنباشند هم داریم. در این حالت وزن پیکسلی که عضو هیچ‌کدام نیس، مجموع تمام لینک‌های بین این پیکسل و تمام همسایگانی است که به هیچ‌کدام از αوβ نیست. الگوریتم بهینه‌سازی. هر الگوریتم بهینه‌سازی، مدل تطبیق یافته‌ای از انواع مدل‌ها در زمینه‌های مختلف است که توسط توابع هزینه منحصربه‌فرد خود تنظیم شده‌اند. ویژگی مشترک توابع
منحصربه‌فرد خود تنظیم شده‌اند. ویژگی مشترک توابع هزینه، تغییر مقدار و برچسب هر پیکسل در مقایسه با همسایگان آن است. مدل تکرار شرطی. الگوریتم تکرار شرطی(ICM) سعی می‌کند طرح برچسب‌گذاری ایدئال را با تغییر مقدار هر پیکسل در یک چرخه تکرار شونده و محاسبه انرژی پرچسب‌گذاری‌های جدید که توسط تابع هزینه زیر به دست می‌آیند را بازسازی کند. که در آن α هزینه تغییر در برچسب پیکسل و β هزینه در تفاوت در برچسب پیکسل انتخاب شده و پیکسل‌های مجاور است. در اینجا (N(i همسایگی پیکسل i و δ تابع دلتا می‌باشد. ی مشکل اصلی در ICM این
i و δ تابع دلتا می‌باشد. ی مشکل اصلی در ICM این است که همانند گرادیان، مقادیر آن در حدود ماکزیمم محلی ست و بنابراین یک طرح برچسب گذاری بهینه و کلی به دست نخواهد آمد. بخش‌بندی تصویر با استفاده از MRF و بیشینه‌سازی امید ریاضی. الگوریتم بیشینه‌سازی امید ریاضی برای تخمین مداوم احتمالات و توزیع‌های پسین برچسب گذاری، زمانی که هیچ داده آموزشی در دسترس نیست و هیچ تخمینی از مدل تقسیم‌بندی نمی‌تواند تشکیل شود، استفاده می‌شود. یک رویکرد کلی این است که از هیستوگرام برای نشان دادن ویژگی‌های یک تصویر استفاده شود و
برای نشان دادن ویژگی‌های یک تصویر استفاده شود و همان‌طور که به‌طور خلاصه در این الگوریتم سه مرحله ای توضیح داده شده است ادامه داده شود: formula_15 که formula_16 مجموعه تمام فیچرها و ویژگی‌های ممکن است تبدیل watershed. تبدیل watershed، دامنه گرادیان یک تصویر را به عنوان سطح توپوگرافی در نظر می‌گیرد. پیکسل‌هایی که بیشترین مقدار دامنه گرادیان را دارند، به خطوط watershed مپ می‌شوند که این خطوط نمایانگر مرز نواحی خواهندبود. آب در هر ناحیه، که توسط خطوط watershed محصور شده است، شروع به بالا آمدن می‌کند تا به سطح
محصور شده است، شروع به بالا آمدن می‌کند تا به سطح مینیمم محلی برسد. پیکسل‌هایی که آب در آن‌ها به سطح مینیمم محلی می‌رسد، یک بخش را مشخص می‌کنند. بخش‌بندی مدل محور. فرض اصلی در این روش این است که ساختارهای موردنظر، دارای فرم هندسی تکرار شونده ای می‌باشند؛ بنابراین می‌توان برای توضیح تنوع ساختارها، یک مدل احتمالاتی را جستجو کرد. چنین عملیاتی مراحلی که در ادامه می‌آیند را شامل می‌شود: (i) ثبت نمونه‌های آموزشی به یک پوزیشن خاص، (ii) بیان احتمالاتی تنوع نمونه‌های ثبت شده و (iii) استنتاج آماری بین مدل ارائه شده
ثبت شده و (iii) استنتاج آماری بین مدل ارائه شده و تصویر. هنر این مدل در بخش‌بندی براساس دانشی ست که از اشکال فعال، مدل‌های ظاهری، نمونه‌های شکل‌پذیر و مرزهای فعال بهره می‌برد. بخش‌بندی چند مقیاسه. تقسیم‌بندی‌های تصویر در مقیاس‌های چندگانه در فضای مقیاس محاسبه می‌شوند و گاهی از مقیاس‌های درشت به مقیاس‌های ظریف منتشر می‌شوند. معیارهای تقسیم‌بندی می‌تواند به‌طور دلخواه پیچیده باشد و ممکن است معیارهای جهانی و همچنین محلی را در نظر بگیرد. یک الزام رایج این است که هر منطقه باید به نوعی به دیگر مناطق متصل باشد.
محمدعلی ربیعی(زاده ۱۹ اسفند ۱۳۶۰) مربی فوتبال اهل ایران است. سوابق مربیگری باشگاهی. وی سابقه مربی‌گری در تیم‌های
ژوآن لو بن (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی، تیم دوچرخه‌سواری فورتونئو–اسکارو، و تیم دوچرخه‌سواری ویتال کونسپت اشاره کرد.
ژروم نوویل (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۲ مدال طلا شده‌است.
ماتیو اسپریک (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی و تیم سانوب اشاره کرد.
میشل لوران (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری پژو اشاره کرد.
مورگان کنسکی (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به روبه–لیل متروپول و تیم دوچرخه‌سواری آرمی دو تر اشاره کرد. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۴ مدال طلا، ۳ مدال نقره، ۵ مدال برنز شده‌است.
پاسکال اروه (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری فستینا اشاره کرد.
فیلیپ ارمنو (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۳ مدال طلا، ۴ مدال نقره، ۱ مدال برنز شده‌است.
روژه ریویر (; زاده – درگذشته ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری سن-رافائل، و تیم دوچرخه‌سواری سن-رافائل، اشاره کرد.
استیو شنل (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به سن میشل–اوبر۹۳، تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی، تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی، آژ۲آر لا موندیال، و تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس اشاره کرد.
تیری ماری (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری سیستم یو اشاره کرد.
ونسان ژروم (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
الکساندر بلن (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به دلکو–مارسی پوونس کی‌تی‌ام و تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس اشاره کرد.
الکساندر پیشو (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
آلفرد تونلو (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
آندی فلیکینگر (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری فستینا، آژ۲آر لا موندیال، و تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
آنتونی راوار (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی، تیم دوچرخه‌سواری اگریتوبل، و آژ۲آر لا موندیال اشاره کرد.
آرمندو فونسکا (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری فورتونئو–اسکارو اشاره کرد.
شارل کوست (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
داوید گودو (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی، و تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی، اشاره کرد.
داوید لوله (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری اگریتوبل اشاره کرد.
ادی سنیور (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری کردیت اگریکول اشاره کرد.
فابیان سانچز (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
فابریس فیلیپو (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به لا وی کلر، تیم دوچرخه‌سواری کاستوراما، تیم موویستار، و آژ۲آر لا موندیال اشاره کرد.
فردینان لو دروگو (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال نقره شده‌است.
فرنان کانتلوب (؛ ۳ اوت ۱۹۰۰ – ۱۶ ژوئیه ۱۹۷۶) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا، ۱ مدال برنز شده‌است.
فرنان دوکانالی (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
فرانسیس موره (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری فورتونئو–اسکارو و تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی اشاره کرد. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
فرانک رنیه (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
فردی بیشور (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری اف‌دی‌جی، تیم دوچرخه‌سواری اگریتوبل، و تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
آنری مویفارین (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال نقره شده‌است.
ژروم کوزن (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس و تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
لوسیان شوری (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
لوسیان تسر (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
ماریانو مارتینز (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل اسپانیا است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به ژیتان–کامپانیولو اشاره کرد. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
موریس پرن (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
پیر آدام (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
پیر ژرژه (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال نقره، ۱ مدال برنز شده‌است.
رافائل ژمینیانی (؛ زادهٔ – درگذشتهٔ ۵ ژوئیه ۲۰۲۴) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "مصیبت و همدردی" اشاره کرد.
رنه فه (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال برنز شده‌است.
رومن لومارشان (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به سن میشل–اوبر۹۳، آژ۲آر لا موندیال، تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس، تیم دوچرخه‌سواری کولت انرژی، تیم دوچرخه‌سواری اشتاتینگ سرویس گروپ، و دلکو–مارسی پوونس کی‌تی‌ام اشاره کرد.
سعید آدو (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به سن میشل–اوبر۹۳ و تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی اشاره کرد.
سرژ بلوسون (; – ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود. وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۱ مدال طلا شده‌است.
ستفان پولیس (؛ زادهٔ ) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است. از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به تیم دوچرخه‌سواری آرمی دو تر، تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس، و تیم دوچرخه‌سواری سوجاسون اشاره کرد.