注释,注释: Объектом исследования является метод текстурной сегментации изображения на основе построения и использования матриц яркостной зависимости. Предметом исследования является влияние количества эталонных уровней серого цвета, используемых для вычислений, на скорость и качество сегментации изображения. Особое внимание уделяется процессу построения матриц яркостной зависимости, а также текстурным признакам, которые вычисляются на их основе. В статье был сделан вывод о том, что выбор размера матрицы яркостной зависимости (количество уровней серого), безусловно, является важным аспектом при решении задачи сегментирования изображения, так как он напрямую влияет на качество сегментации и скорость работы программы. Методология исследования основана на разборе метода текстурной сегментации изображения на основе матриц яркостной зависимости, тестировании алгоритма сегментации на основе данного подхода при различных входных параметрах и анализе результатов. Основным выводом проведённого исследования является заключение о выборе наилучшего количества уровней серого при решении задачи сегментации с точки зрения производительности и качества сегментации. Данный вывод сделан на основе анализа результатов работы программы, реализующей алгоритм сегментации изображения. Анализ проводился относительно времени, затрачиваемого на построение матриц и вычисление текстурных признаков, а также относительно значения каждого текстурного признака в отдельности. Новизна исследования заключается в определении количества эталонных уровней относительно скорости и качества сегментирования.

Abstract: The object of research is the method of textural image segmentation based on the construction and use of luminance dependence matrices. The subject of the study is the influence of the number of reference gray levels used for computations on the speed and quality of image segmentation. Particular attention is paid to the process of constructing brightness dependency matrices, as well as texture attributes, which are calculated on their basis. In the article the author conclude that the choice of the size of the brightness dependence matrix (the number of gray levels) is certainly an important aspect in solving the image segmentation problem, since it directly affects the segmentation quality and program speed. The research methodology is based on the analysis of the method of textural image segmentation based on luminance dependence matrices, testing the segmentation algorithm based on this approach for various input parameters and analysis of results. The main conclusion of the study is the conclusion about the selection of the best number of gray levels in solving the segmentation problem in terms of productivity and segmentation quality. This conclusion is made on the basis of analysis of the results of the program, which implements the algorithm of image segmentation. The analysis was carried out with respect to the time spent on constructing the matrices and calculating the texture attributes, and also with respect to the value of each texture feature separately. The novelty of the study is to determine the number of reference levels relative to the speed and quality of segmentation.