%0 article
%A Залесский Б. А., 
%T Многоуровневый алгоритм цветовой кластеризации изображений
%D 2021
%R 10.29235/1561-8323-2021-65-3-269-274
%J Доклады Национальной академии наук Беларуси
%X Представлен многоуровневый алгоритм цветовой кластеризации MACC (Multilevel Algorithm for Color Clustering), предназначенный для быстрой кластеризации изображений. В настоящее время для цветовой кластеризации изображений активно используется несколько хорошо известных алгоритмов, в том числе k-средних (который является одним из наиболее часто используемых при обработке данных) и его нечеткие версии, водораздела, наращивания областей и целая серия новых более сложных нейросетевых и других алгоритмов. Однако их невозможно применять для кластеризации больших цветных изображений в режиме реального времени. Быстрая кластеризации бывает необходима, например, при обработке кадров видеопотока, создаваемого различными видеокамерами или при работе с большими базами данных изображений. Разработанный алгоритм MACC позволяет выполнить на персональном компьютере кластеризацию больших изображений, например размера FullHD, по цвету со средним отклонением от исходных значений цвета около пяти единиц менее, чем за 20 мс, в то время как параллельная версия классического алгоритма k-средних выполняет кластеризацию этих же изображений со средней ошибкой более 12 единиц за время, превышающее 2 с. Предложенный алгоритм многоуровневой кластеризации изображений по цвету достаточно прост в реализации. Он был протестирован на большом количестве цветных изображений.
%U https://www.academjournals.by/publication/2426