Чорней, РусланЛевченко, Іларія2024-04-102024-04-102022https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28812У цій статті розглядається модель Рандомних Полів Гіббса (GRF) для сегментації різноманітних зображень без використання машинного навчання, навчальних даних або додаткового контролю. Зображення, представлені в чотирьох колірних просторах, у тому числі чорнобілому, RGB, L*a*b* і OHTA. Оптимізація досягається за допомогою алгоритму Simulated Annealing. Результати сегментації аналізуються на предмет обмежень і корисності для певних типів зображень.This paper addresses a Gibbs random field (GRF) model for image segmentation of variety of images without the usage of machine learning, training data or supervision. Images represented in four colourspaces were, including greyscale, RGB, L*a*b* and OHTA. An optimisation is achieved through the Simulated Annealing algorithm. Results of segmentation are analysed for limitations and usefulness for certain types of images.ukGibbs Random FieldsSegmentationSimulated Annealing (SA)рандомні поля Гіббсасегментаціямагістерська роботаOther