Разработка метода кластеризации снимков наноматериалов на основе алгоритма K-средних
Аннотация
В статье рассматривается применение метода k-средних и его улучшенных версий для кластеризации изображений наноматериалов. Целью исследования является разработка эффективного метода кластеризации, способного идентифицировать частицы наноматериалов на изображениях с высоким уровнем шума. Стандартный метод k-средних сравнивается с его модификациями, включая k-средних++, MiniBatch k-средних и Элькана, для оптимизации распределения пикселей. Подробно рассматриваются уникальные свойства этих модифицированных методов, в том числе их подходы к распределению пикселей по центроидам и формированию кластеров. Фильтры шумоподавления описаны как шаг предварительной обработки для улучшения кластеризации. Приведены практические рекомендации по оптимизации процесса кластеризации, которые могут повысить точность, надежность и помехоустойчивость. Предлагаемый метод основан на алгоритмах кластеризации, которые разбивают изображения на области, соответствующие средним значениям интенсивности в пределах этих областей.
