انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله الگوریتم جدیدی برای ناحیه بندی تصاویر بافتی، با استفاده از مدل کانتور فعال مبتنی بر ویژگی الگوی باینری محلی کامل (CLBP) ارایه شده است. در روش پیشنهادی ابتدا یک ناحیه‌بندی تقریبی توسط روش خوشه‌بندی K-Means بر روی ویژگی‌های به دست آمده از CLBP انجام می‌گیرد. از این ناحیه‌بندی تقریبی برای تعیین مکان کانتور اولیه استفاده می‌شود. در ادامه به منظور کاهش حجم محاسبات و بهبود در عملکرد ناحیه بندی، از بین کدهای CLBP، آنهایی که قدرت جداسازی بیشتری بین ناحیه‌ها ایجاد می‌کنند انتخاب می‌شوند. در پایان با استفاده از مدل کانتور فعال، ناحیه بندی تصویر انجام می‌شود. نتایج حاصل از اعمال الگوریتم جهت ناحیه‌بندی تصاویر بافتی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی عملکرد مناسبی از نظر دقت و سرعت ناحیه‌بندی برخوردار است. از جمله مزایای روش ارایه شده، توانایی آن در ناحیه‌بندی تصاویر بافتی دارای ناهمگنی در شدت روشنایی است، که دلیل آن مقاوم بودن عملگر الگوی باینری محلی نسبت به تغییرات یکنواخت در شدت روشنایی تصویر است.