- Tytuł:
-
K-means clustering in textured image: example of lamellar microstructure in titanium alloys
Klasteryzacja k-średnich obrazów teksturowych lamelarnych mikrostruktur stopów tytanu - Autorzy:
-
Al Darwich, R.
Babout, L.
Strzecha, K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/407821.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
- Tematy:
-
k-means clustering
oriented textured
number of cluster
X-ray tomography
klasteryzacja k-średnich
tekstura zorientowana
liczba klastrów
tomografia rentgenowska - Opis:
-
This paper presents an implementation of the k-means clustering method, to segment cross sections of X-ray micro tomographic images
of lamellar Titanium alloys. It proposes an approach for estimating the optimal number of clusters by analyzing the histogram of the local orientation map
of the image and the choice of the cluster centroids used to initialize k-means. This is compared with the classical method considering random coordinates
of the clusters.
W artykule przedstawiono implementację metody klasteryzacji k-średnich, do segmentacji dwuwymiarowych rentgenowskich obrazów mikro tomograficznych lamelarnych stopów tytanu. Zaproponowano metody szacowania optymalnej liczbę klastrów oraz wyboru centro idów poprzez analizę histogramu mapy lokalnych kierunków obrazu. Dokonano porównania zaproponowanych metod z losowym doborem początkowego położenia klastrów. - Źródło:
-
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 3; 43-46
2083-0157
2391-6761 - Pojawia się w:
- Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł