Исследование алгоритмов сегментации изображений

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе проводится исследование пяти классических алгоритмов сегментации изображений, применяемых для обработки и анализа различных типов изображений. Основное внимание уделяется практической реализации и сравнительному анализу следующих методов сегментации: пороговая сегментация, кластеризация методом K-Means, метод регионального роста (Region Growing), алгоритм водораздела (Watershed) и метод разбиения и слияния (Split-and-Merge). Реализация алгоритмов выполнена без использования сторонних библиотек, что позволило подробно исследовать их работу и оптимизировать под выбранные задачи. Автоматизированная система сегментации изображений разрабатывалась и тестировалась в операционной системе Windows 11. Реализована на языке C# в среде разработки Visual Studio 2022 с использованием платформы Windows Forms. Построение UML-диаграмм проводилось в сервисе Draw.io.