Segmentasi citra binary options

A. SEGMENTASI CITRA BERDASARKAN HISTOGRAM Segmentasi Citra adalah membagi Suatu Citra menjadi wilayah-wilayah yang Homogen berdasarkan Kritéria keserupaan yang tertentu Antara Tingkat keabuan Suatu piksel dengan Tingkat keabuan pikselpiksel tetangganya. As informações contidas neste site são da sua própria natureza e da sociedade que lhe interessam. Segmentasi sering dideskripsikan sebagai proses análogos terhadap proses pemisahan latar depanlatar belakang. Contoh untuk proses segmentação citra yang digunakan adalah klasterisasi (agrupamento). 1.1 Segmentasi Citra berdasarkan Pendekatan Wilayah dan Klasterisasi Idea utama dalam teknik segmentada berksar wilayah adalah mengidentifikasi beberapa wilayah dalam suatu citra yang memiliki kesamaan corak. Teknik klasterisasi yang ditemui dalam literatura pengenalan pola memiliki kesamaan objek dan dapat diterapkan untuk segmentasi citra. Citra dibagi dalam wilayah-wilaya kecil yang nilai aras keabuannya seragam. Nenhum produto disponível para uso comercial. 1.2 Teknik Pemetaan Warna (Mapeamento de Cor) Teknik pemetaan adverte merupakan bagian salah satu teknik segmentação citra menggunakan metode klasterisasi. Hal ini disebabkan dalam memetakan advirta dari citra masukan akan dikelompokan sesuai dengan kesamaan-kesamaan adverta yang dimiliki. Sehingga tahap-tahap yang akan digunakan mempunyai kesamaan dengan metode klasterisasi. Cluster (klaster) adalah kesatuan nilai-nilai dalam jarak tertanu pada kepadatan suatu daerah (relativo besar) dibandingkan dengan kepadatan nilainilai daerah sekitarnya. Teknik klasterisasi bermanfaat untuk segmentação citra dan klasifikasi dados yang belum diolah untuk menciptakan kelas-kelas. Warna diwakili dalam vektor 3 dimensões dândi nilai titiknya. Masing-Masing adverte dihadirkan dalam warna merah, hijau dan biru (RGB). Perlu dicatat bahwa penggunaan penyajian ini, jika dua garis vektor adalah Saling berdekatan, warna akan ditampilkan serupa, rata-rata dari dua garis vektor, jika warna yang ditampilkan akan sangat berbeda, maka akan diambil Jalan tengah dengan menghadirkan Suatu warna secara kasar dari warna aslinya . Acuan inu juga ketika rata-rata berbagai garis vektor RGB. Adapta-se com um yang tidak membatasi untuk menghadirkan suatu avisos dengan garis vektor 3 dimensi. Berikut untuk detilnya dari penjelasan di atas, bagaimana pilihan penampilan warna mempengaruhi Hasil proses klasterisasi: 1. Langkah yang Pertama adalah menetapkan conjunto de dados dari ALGORITMA yang digunakan akan (kmeans), yaitu dengan melakukan pengambilan Nilai Acak dari k. 2. Kemudian, penampilan RGB dari tiap pixel diciptakan, dan menghasilkan dataset dalam 3-vektor. 3. Algoritma K-Means diterapkan pada conjunto de dados, menetapkan klasterisasi pusat k. Algoritma KMeans akan menghadirkan k avisos para menggambarkan citra tersebut. 4. Tiap-Tiap piksel citra dikonversi dalam suatu garis vektor RGB, dan danse ditampilkan menggunakan rata-rata dari kelompok warna yang dihasilkan. 1.4 Pengambilan Citra Citra yang diolah adalá citra warna digital (RGB) 24 bits dengan berkas penyimpanan berekstensi. bmp. 1.5 Pembangkitan Variável k (klaster) Secara Acak Citra yang akan dilakukan segmentação, pertama-tamanho ditentukan jumlah k yang akan diinginkan. Parâmetro de nilai de Penentuan k (nya de RGB nya) akan dilakukan secara acak. Nilai RGB (Vermelho Verde Azul) dari k akan diacak dari Nilai 0 sampai 2. Nilai k Acak tersebut adalah bilangan bulat yang terdiri dari bilangan 0, 1 dan 2. Sehingga akan dihasilkan Nilai k Acak yang berbeda maksimal sebanyak 33 atau 27 kombinasi 1,6 Pengukuran Jarak Piksel terhadap k Pengukuran jarak eang dilakukan menggunakan rumusan jarak Euclidiano. Secara umum jarak Euclidiano adalah jarak antara dua titik yang akan diukur pada satu, dua, atau tiga dimensi. Berikut adalah posisi dari dua titik pada 3 dimensi (.) X y z P 61501 p p p. (.) X y z Q 61501 q q q. sehingga jaraknya adalah: () 2 () 2 (z) 2 r 61501 px 61485 qx 61483 py 61485 qy 61483 pz dari 61485 q (3.1) dengan P adalah dados Nilai dan Q adalah Pusat kelompok dados. Jika diterapkan dalam segmenta citra menggunakan pemetaaan warna indeks x. Y. Z menunjukan nilai R, G, B dari kedu piksel yang akan dihitung. 1.7 Pengelompokan Piksel pada k Sesuai Jarak Terkecil Pengelompokan piksel ini dilakukan agar nantinya dalam pemetaan warna yang memiliki Jarak terkecil atau kemiripan warna terbesar dapat benarbenar menjadi satu kelompok. Proses inu merupakan proses awal dari segmentasi citra yang bertujuan salah satunya untuk memperjelas batas objek sesuai dengan k yang diinginkan. 1.8 Penentuano k Baru Hasil dari pengelompokan piksel akan didapatkan kelompok-kelompok baru sesuai dengan kedekatan nilai piksel kelompok tersebut terhadap nilai k - nya. 1.9 Pemeriksaan Kondisi k Nilai piksel k yang baru tersebut akan dibandingkan dengan nilai piksel yang lama (sebelumnya). Jika Nilai piksel k baru tidak sama dengan k yang lama, maka akan dilakukan Iterasi Lagi dan Kembali ke proses pembacaan warna pixels, serta akan dilakukan proses sesuai urutan selanjutnya. Jika nilai piksel k baru sama dengan nilai piksel k lama, maka proses akan berhenti, dan citra telah tersegmentasi sesuai dengan jumlah k yang diinginkan di awal proses. 1.9 Histograma Citra Pada programa ini histograma dibuat dengan menghitung banyaknya cacá piksel citra. Seilah semua piksel dianalisis, akan ditentukan nilai cacah maksimum dari semua nilai dados warna. 2. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Tema de penalizar o yang dibahas adalah hasil dari programa yang telah dirancang dan desenhar um melakukan segmentação terhadap citra warna berekstensi. bmp. Pembahasan dilakukan mula dari proses segmenta, análise, hingga keteranganketerangan yang dihasilkan selama proses segmentação citra warna tersebut. Programa yang telah dibuat dengan Delphi 7 dapat dijalankan dengan langsung programa de pastas programa para o klik dua kali pada berkas ta. application. Sehingga ditampilkan jendela utama programa. Pada Gambar 4.1 ditar o programa jendela utama setelah dilakukan proses segmentasi. Gambar di atas Contoh histograma citra B. SEGMENTASI CITRA BINER Citra biner (imagem binária) adalá citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Meskipun saat ini citra, berwarna, lebih, diskai, karena, memberi, kesan, yang, lebih, kaya, daripada, citra, biner, namun, tidak, membuat, citra, biner, mati. Pada beberapa aplikasi Citra biner masih tetap dibutuhkan, misalnya Citra logotipo instansi (yang hanya terdiri atas warna hitam dan putih), citra kode batang (código de barras) label yang tertera pada Barang, teks dokumen Citra Hasil pemindaian, dan sebagainya. Proses awal yang dilakukan dalam menganalisis objeto de dalam citra biner adalah segmentasi objek. Proses segmenta um bertujuan mengelompokkan pixel - pixel objeto menjadi wilayah (região) yang merepresentasikan objek. Ada dua pendekatan yang e digunakan dalam segmentasi objek: 1. Segmentasi berdasarkan batas wilayah (tepi dari objek). Pixel - pixel tepi ditelusuri sehingga rangkaian pixel yang menjadi batas (fronteira) antara objekdengan latar belakang dapat diketahui secara keseluruhan (limite algoritma seguinte). 2. Segmentasi ke bentuk-bentuk dasar (misalnya segmentação huruf menjadi garis-garis vertikal dan horizontal, segmentasi objek menjadi bentuk lingkaran, elips, dan sebagainya). 2.1 Segmentasi berdasarkan batas wilayah. Pada citra biner, batatas antara objek dengan latta belakang terlihat jelas. Pixel objek berwarna hitam sedangkan pixel latão belakang berwarna putih. Perturbado pixel de pixel hitram putih dimodelkan sebagai segmen garis. Keuntungan Citra Biner Kebutuhan memorandos kecil karena nila derajat keabuan hanya mempunyai representasi 1 bit. Waktu pemrosesan lebih cepat dibanding kan dengan citra hitam putih. 2.2 Konversi Citra Hitam Putih ke Citra Biner Pengkonversiano citra hitam putih (greyscale) menjadi citra biner dilakukan untuk alasan-alasan sebagai berikut. Untuk mengindentifikasi keberadaan objek. Untuk lebih memfokuskan pada análise bentuk morfologi. Unguia de meningotina citra pada piranti keluaran eang hanya mempunyai resolusi intensitas satu bit. Pengkonversian citra hitam putih (escala de cinza) menjadi citra biner dilakukan untuk alasan-alasan sebagai berikut. 4. Untuk menampilkan citra pada piranti keluaran eang hanya mempunyai resolusi intensitas satu bit. 5. Mengkonversi citra yg telah ditingkatkan kualitas tepinya (aperfeiçoamento de borda) ke penggambaran garis-garis tepi. Konversi dari citra hitam putih ke citra biner dilakukan dengan operasi pengambangan (limiar). Operasi pengambangan mengelompokkan nilai derajat keabuan seta pixel ke dalam 2 kelas, hitam dan putih. Pendekatan yg digunakan dalam operasi pengambangan adalah pengambangan secara global dan pengambangan secara lokal. 2.4 Pengambangan secara global (limiar de imagem global) Setiap pixel de dalam citra dipetakan ke de nilai, 1 atau 0 dengan fungsi pengambangan. Pengambangan secara lokal dilakukan terhadap daerah-daerh di dalam citra, dengan memecah citra menjadi bagian-bagian kecil, prosem kemudian pengambangan dilakukan secara lokal. Dengan pengambangan secara lokal adaptativo, secara subjektif citra biner yang dihasilkan terlihat lebih menyenangkan. Proses pengambangan menghasilkan citra biner. Seringkali citra biner yang dihasilkan mengandung beberap daerah yang dianggap sebagai gangguan. Biasanya daerah gangguan itu berukuran kecil. Penapis luas dapat digunakan untuk menghilangkan daerah gangguan tsb. Dengan cara menyatakan dairah di luar objek dengan 0. 2.6 Pengkodean Citra Biner Citra Biner umumnya dikodekan dengan metode Run-comprimento codificação (RLE), yaitu panjang executar. Dimulai panjang executar 1 Contoh. Miscalan citra binneria adalah sebagai berikut. 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 3, 3, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 3 2.7 Segmentasi Citra Biner Proses awal yang dilakukan dalam menganalisis objek dalam citra biner adalah segmentasi Objek. Proses segmentado por pixel-pixel objek menjadi wilayah (região) yang merepresentasikan objek. Ada 2 pendekatan yang digunakan 1. Segmentasi berdasarkan batas wilayah (tepi dari objek). Pixel-pixel pixel pixel yang menjadi batas (fronteira) antara objek dengan latina belakang dapat diketahui secara keseluruhan. 2. Segmentasi ke bentuk-bentuk dasar. 2.8 Segmentasi berdasarkan batas wilayah. Pada citra biner, batatas antara objek dengan latta belakang terlihat jelas. Pixel objek berwarna hitam sedangkan pixel latão belakang berwarna putih. Perturbado pixel de pixel hitam dan putih dimodelkan sebagai segmen garis. Penelusuran batas wilayah dianggap sebagai pembuatan rangkaian keputusan untuk bergerak lurus, belok kiri atau belok kanan. Gambar Proses penelusuran batas wilayah dalam citra biner 2.9 Representasi Wilayah Wilayah (região) de dalam citra biner dapat direpresentasikan dalam beberapa cara. Salah satu cara yang populer adalah representação wilayah dengan pohon empatan (quadtree). Setiap simpul di dalam pohon empatizar merupakan salah satu dari tiga kategori. Putih, hitam, dan abu-abu. Pohon empatan diperoleh dengan membagi citra secara rekursif. Palavras-chave para esta foro wiwai yang berukuran sama. Untitled Setiap upa wilayah, bila pixel-pixel de dalam wilayah tersebut semuanya hitam atau semuanya putih, maka proses pembagian dihentikan. Sebaliknya, bila pixel-pixel de dalam upa wilayah mengandung baik pixel hitam maupun pixel putih (kategori abu-abu), maka upa wilayah tersebut dibagi lagi menjadi empat bagian. Demikian seterusnya sampai diperoleh upa wilayah yang semua pixel - nya hitam atau semua pixel - nya putih. Prós pembagian tersebut digambarkan dengan pohon empatan. Dinamakan é um empatan de karena setiap simpul mempunyai tepat empat anak. Gambar pode ser usado para representar wilayah dengan pohon empatan. Point. Clique. Lucro. Ganhe instantaneamente de Opções Binárias com a plataforma de negociação líder mundial. Com 150 bônus de depósito - até EUR10.000 Comece a operar OIL-DEC16 (BRENT) 51.690 06:30 06.10 BitCOin / USD 608.0100 06:30 06.10 NZD / USD 0.71533 06:30 06.10 EUR / AUD 1.47622 06:30 06.10 AUD / USD 0,75834 06:30 06.10 AUD / JPY 78.542 06:30 06.10 GOLD VS OIL 24.4795 06:30 06.10 GOLD VS SILVER 71.2102 06:30 06.10 HANG SENG bc 23917.880 06:30 06.10 PRATA 17.764 06:30 06.10 GOLD / EUR 1129.975 06:30 06.10 TATA STEEL 388.875 06:30 06.10 AXIS BANK 530.225 06:30 06.10 OIL-DEC16 (WTI CRUDE) 49.625 06:30 06.10 USD / JPY 103.571 06:30 06.10 EUR / USD 1.11948 06:30 06.10 USD / CHF 0.97579 06:30 06.10 USD / SGD 1.37053 06:30 06.10 SSE180 6958.501 06:30 06.10 S. BANK ÍNDIA 260.350 06:30 06.10 TATA MOTORS 556.675 06:30 06.10 BOMBAY SE 28284.79 06:30 06.10 Contas de demonstração gratuitas Novas opções binárias Configurar uma conta de demonstração gratuita Hoje e prática até que você esteja pronto para negociar com fundos vivos. Alertas Livres Use nossos sinais para melhorar ainda mais a eficiência da negociação, reduzir o risco e aumentar o nível de confiabilidade. Inscreva-se hoje e experimente os nossos sinais gratuitamente. Autotrading Transações de especialistas são automaticamente copiadas para sua conta de negociação. Você escolhe o risco e recompensa. Você escolhe o quão agressivamente sua conta é negociada. 25.000 Corrida para Dinheiro Troque sua maneira de ganhar sua parte de 25.000 dinheiro pago este mês Prêmios para lugares 1 250 Junte CiTrades agora e comece a escalar a placa de líder Comece agora App móvel Citrades é a plataforma principal para negociar opções digitais em linha. (Digital ou binário) As opções são a maneira mais rápida e eficiente de converter suas decisões financeiras em lucros substanciais. Citrades é conduzido para educar seus clientes com uma disposição cheia do material. Saiba mais Gerenciador de contas dedicado Citrades é a plataforma líder para negociar opções digitais on-line. (Digital ou binário) As opções são a maneira mais rápida e eficiente de converter suas decisões financeiras em lucros substanciais. Citrades é conduzido para educar seus clientes com uma disposição cheia do material. Saiba mais Centro de educação de classe mundial A Citrades é a plataforma líder para a negociação de opções digitais on-line. (Digital ou binário) As opções são a maneira mais rápida e eficiente de converter suas decisões financeiras em lucros substanciais. Citrades é conduzido para educar seus clientes com uma disposição cheia do material. Saiba mais Segurança Investimentos Seguros Citrades é a plataforma líder para a negociação de Opções Digitais on-line. (Digital ou binário) As opções são a maneira mais rápida e eficiente de converter suas decisões financeiras em lucros substanciais. Citrades é conduzido para educar seus clientes com uma disposição cheia do material. Saiba mais Sobre nós Citrades é a plataforma líder para negociação de Opções Digitais on-line. (Digital ou binário) As opções são a maneira mais rápida e eficiente de converter suas decisões financeiras em lucros substanciais. Citrades é conduzido para educar seus clientes com uma disposição cheia do material. Saiba mais O que é opções binárias As opções binárias são simples opções de negociação sim / não que permitem que os comerciantes lucrem até 89. Ao contrário da maioria das outras formas de negociação Opções binárias não requer nenhuma experiência anterior. Os comerciantes podem investir em qualquer tipo de ativo: ações, forex, índices e muito mais. Saiba mais Tipos de contas Citrades Se você é um comerciante e está ciente do mercado, nós fornecemos a você a plataforma para negociar e tornar seus lucros mais rápidos e fáceis com apenas um clique CALL ou PUT significa COMPRAR ou VENDER. Citrades tem 4 diferentes tipos de contas para oferecer aos nossos clientes: Pro Trader, Autor Trader. Conta VIP e VIP Executivo. Saiba mais Opções binárias têm alguns riscos de perda de fundos parcial ou total. Este fato deve ser levado em consideração por qualquer comerciante que está planejando fazer lucros por opção de negociação. Citrades aconselha seus clientes a ler nossos termos e condições cuidadosamente antes de abrir posições em nossa plataforma. Negociação de opções binárias é baseado no preço de exercício e como ele se relaciona com o preço de expiração. Se a direção escolhida pelo profissional estiver correta, o pagamento listado na tela de negociação será o pagamento fornecido ao cliente como lucro. Os comerciantes podem negociar, 30 segundo, 60 segundo, 120 segundo e opções binárias do termo mais longo. Ladder, Pairs, e Option Builder também estão disponíveis para o comerciante. É claro que é recomendado que os comerciantes escolhem uma estratégia de gestão de dinheiro adequada que limita o total de negociações consecutivas ou investimento total em circulação. Recomenda-se o comércio com os seguintes navegadores: Chrome e Firefox CITRADES é detida e operada pela CIT investimentos Ltd: Ajeltake Road, 96960, Majuro, ilhas Marshall Billing e Clearing serviços são fornecidos pela Triple S Capital Ltd de 53 Fountain str Manchester Reino Unido Entrar em sua conta CiTradesOIL-DEC16 (BRENT) 51.690 06:30 06.10 BitCOin / USD 608.0100 06:30 06.10 NZD / USD 0.71533 06:30 06.10 EUR / AUD 1.47622 06:30 06.10 AUD / USD 0.75834 06:30 06.10 AUD / JPY 78.542 06:30 06.10 GOLD VS OIL 24.4795 06:30 06.10 GOLD VS SILVER 71.2102 06:30 06.10 HANG SENG bc 23917.880 06:30 06.10 PRATA 17.764 06:30 06.10 GOLD / EUR 1129.975 06:30 06.10 TATA STEEL 388.875 06:30 06.10 AXIS BANK 530.225 06:30 06.10 OIL-DEC16 (WTI CRUDE) 49.625 06:30 06.10 USD / JPY 103.571 06:30 06.10 EUR / USD 1.11948 06:30 06.10 USD / CHF 0.97579 06:30 06.10 USD / SGD 1.37053 06: 30 06.10 SSE180 6958.501 06:30 06.10 S. BANK INDIA 260.350 06:30 06.10 TATA MOTORS 556.675 06:30 06.10 BOMBAY SE 28284.79 06:30 06.10 Sinais Sinais VIP Sinais de 1 hora Características Depósito 250 obter um mês de sinais grátis Depósito 500 obter grátis Sinais FOREVER BEST VALUE Sinais disponíveis a cada hora Atualizações da Web e opções de e-mail AUTOTRADE SIM Características de Sinais Automáticos Sinais Agora Recursos Opções Binárias Recursos do Bitcoin Recursos do 24BinaryAlerts As Opções Binárias têm alguns riscos de perda parcial ou total de fundos. Este fato deve ser levado em consideração por qualquer comerciante que está planejando fazer lucros por opção de negociação. Citrades aconselha seus clientes a ler nossos termos e condições cuidadosamente antes de abrir posições em nossa plataforma. Negociação de opções binárias é baseado no preço de exercício e como ele se relaciona com o preço de expiração. Se a direção escolhida pelo profissional estiver correta, o pagamento listado na tela de negociação será o pagamento fornecido ao cliente como lucro. Os comerciantes podem negociar, 30 segundo, 60 segundo, 120 segundo e opções binárias do termo mais longo. Ladder, Pairs, e Option Builder também estão disponíveis para o comerciante. É claro que é recomendado que os comerciantes escolhem uma estratégia de gestão de dinheiro adequada que limita o total de negociações consecutivas ou investimento total em circulação. Recomenda-se o comércio com os seguintes navegadores: Chrome e Firefox CITRADES é detida e operada pela CIT investimentos Ltd: Ajeltake Road, 96960, Majuro, ilhas Marshall Billing e Clearing serviços são fornecidos pela Triple S Capital Ltd de 53 Fountain str Manchester Reino Unido (3231Kb) Preview Resumo Este estudo é um estudo preliminar do sistema de monitoramento de mudanças na área florestal. Os estágios de pesquisa incluem a seleção da cor de referência para a vegetação florestal, a transformação do espaço de cores RGB para HSV, a extração de características ea segmentação de imagens com base na cor são utilizadas para obter a área florestal. No final do estudo foi realizado em uma região total de florestas e área florestal da imagem Segmentação é um passo importante para melhorar o reconhecimento de padrões. Mas até recentemente, poucos estudos foram feitos ainda para segmentar a imagem com fundo complexo. Esta pesquisa está tentando segmentar a imagem que tem um fundo complexo. Este estudo utilizou o gráfico de corte máximo fluxo / min de Boykov e Kolmogorov para segmentação. Este método usa todos os pixels para formar um gráfico direcionado com dois terminais. O banco de dados de 300 imagens da planta da casa pertence a 30 tipos diferentes de planta da casa em Indonésia. No teste, 240 imagens são usadas e extraídas usando Rotation Invariant Uniform Patterns (Padrões Uniformes Invariantes de Rotação) e realizam o reconhecimento usando a rede neural probabilística (PNN). Os resultados mostraram que a precisão aumentou entre 8,33 e 22,22 após a segmentação. URI Coleções