3.3.Розподілені структурні властивості

Для формування розподілених характеристик образу використовуємо гістограмну модель, наприклад, із 8 позицій. Спочатку введемо кількість розподілених структурних параметрів CR_D і IA_D як залежність їх від інтенсивності (замість позначень структурних об’єктів та їх кількостей CR, IA використаємо змінну CL):

CL_d(BI_M) = {CL_d1(BI_M), CL_d2(BI_M), …, CL_d (BI_M)}, (4.37)

де ΔCL(BI_M) = 256 / 8.

Застосуємо вісім інтервалів для інтегральної інтенсивності BI_M : 0÷31, 32÷63, 64÷95, ... , 224÷255.

Гістограмна модель для структурних коефіцієнтів залежить від їх розміру наступним чином:

CL_d (S) = {CL_d1(S), CL_d2(S), …, CL_d (S)}, (4.38)

де інтервал гістограми є Δ = S(P)/8.

Для формування розподілених в просторі характеристик образу за гістограмною моделлю покриваємо регіонами або зв’язними областями образ сіткою із кроком, наприклад, 4×2. На рис. 4 .26 представлено розбиття образу на 8 прямокутників (для кращого розуміння процедури прямокутники рознесені).

а

б

Рис. 4.26. Розбиття образу на 8 прямокутників: кластери (а) і регіони (б), що входять до відповідного прямокутника

Для кожного кроку сітки обчислюємо кількість регіонів або зв’язних областей, що покривають його. Таким чином, отримуємо розподілені в просторі кількісні характеристики структурних об’єктів:

CL_d(XY) = {CL_d1(XY), CL_d2(XY), …, CL_d8(XY)}, (4.39)

Обчислюючи інтегральні інтенсивності для кожного кроку сітки з відповідним структурним об’єктом отримуємо для образу його розподілені в просторі характеристики яскравостей:

BI_d(CL, XY) = {BI_d1(CL, XY), BI_d2(CL, XY), ... , BI_d8(CL, XY)}, (4.40)

де: ΔXY= S(P)/8,

BI_M(CL) = (1/CL) ∑ B_i(CL),

I_p(CL) – підмножина індексів відповідних структурних об’єктів.

Обчислюючи кількість структурних об’єктів, що покривають крок сітки, отримуємо розподілені в просторі кількісні структурні властивості – кількість відповідних структурних об’єктів в кожному підпросторі:

K_vd(P)= {K_vd1(CL, XY), K_vd2(CL, XY), , K_{vd 8}(CL, XY)}, (4.41)

де: ΔXY= S(P)/8,

K_vd (CL_p) = (1 / CL_p) ∑ ∙K_Vi(CL-1)) ,

I_p(CL_p-1) – підмножина індексів структурних об’єктів, що формують кластери рівня CL_p.

3.4.Представлення структурних властивостей за допомогою гістограмних моделей

Приклади образів у форматі JPEG із розмірами 256×384 пікселів представлено на рис. 4 .27.

В табл. 4 .3 зведено деякі інтегральні та розподілені характеристики для першого образу з рис. 4 .27.

Рис. 4.27. Приклади образів для дослідження структурних властивостей

Таблиця 4.3. Структурні характеристики образу

Інтегральні структурні характеристи образу
PX	MC	C	CR	IA							MS(CR)	DS(CR)
23750	23747	15425	13282	132	0,6496	0,8611	0,0099	0,5593	0,0086	0,0056	1,7879	39,5683

Розподілені в просторі структурні характеристики образу
Секції	PX	MC	C	CR	IA							MS(CR)	DS(CR)
1	2968.75	3353	1746	1443	35	0,5207	0,8265	0,0243	0,4304	0,0201	0,0104	5,2065	119,8750
2	2968.75	3296	1087	883	30	0,3298	0,8123	0,0339	0,2679	0,0276	0,0091	7,3466	152,9238
3	2968.75	3432	1404	1201	40	0,4091	0,8554	0,0333	0,3499	0,0285	0,0117	5,4463	131,0601
4	2968.75	3222	1305	1159	38	0,4050	0,8881	0,0328	0,3597	0,0291	0,0118	5,3649	133,1993
5	2968.75	3077	2676	2340	35	0,8697	0,8744	0,0149	0,7605	0,0131	0,0114	1,3295	1,1678
6	2968.75	3147	2667	2327	43	0,8475	0,8725	0,0185	0,7394	0,0161	0,0137	1,3687	1,3930
7	2968.75	3148	2614	2260	46	0,8304	0,8646	0,0204	0,7179	0,0176	0,0146	1,4035	1,9537
8	2968.75	3146	2701	2357	42	0,8586	0,8726	0,0178	0,7492	0,0156	0,0134	1,3623	1,6453

На рис. 4 .28, а – в представлено відповідно до рис. 4 .27 їх структурні властивості: CR_D(BI_M) – кількість регіонів за зваженою яскравістю (1^ий ряд), IA_D(BI_M) – кількість зв’язних областей за зваженою яскравістю (2^ий ряд), BI_D(CR, XY) – розподіл зваженої інтенсивності регіонів за секціями зображення (3^ій ряд), BI_D(IA, XY) – розподіл зваженої інтенсивності областей за секціями зображення (4^ий ряд), CR_D(XY) – розподіл кількості регіонів за секціями зображення (5^ий ряд), IA_D(XY) – розподіл кількості областей за секціями зображення (6^ий ряд).

1

2

3

4

5

6

а б в

Рис. 4.28. Графічні представлення гістограмних моделей образів