3 УДК 004.9 Д. С. Остапов БИНАРИЗАЦИЯ «ФОН – ОБЪЕКТ» ПРЕДОБРАБОТКОЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ И НЕЧ¨ТКИМ АЛГОРИТМОМ K-MEANS Рассмотрен этап бинаризации цветного 2D-изображения на связные области с пикселями объекта и фона в задачах идентификации с детальной оценкой системами компьютерного зрения состояния объектов природного происхождения и их массового количества, с высокой вариабельностью внутри классов, и близости самих классов. <...> Предложен эффективный алгоритм бинаризации на основе кластеризации k-means с евклидовой метрикой, позволяющий устранить ряд сложностей при подборе алгоритмов для программной реализации в системах компьютерного зрения и удовлетворяющий требованиям к скорости и точности. <...> Алгоритм сочетает в себе предобработку изображения с применением вспомогательного «нечёткого» кластера в алгоритме k-means для контроля качества отделения объекта от фона. <...> Предобработка при определённых условиях исключает светлоту L цветовой шкалы CIELab (CIE 1976 Lab) из k-means. <...> Ключевые слова: бинаризация 2D-изображений, отделение объекта от фона, нечёткая кластеризация k-means. <...> Введение Бинаризация цветного 2D-изображения на связные области с пикселями объекта и фона важна для решения задачи идентификации с детальной оценкой системами компьютерного зрения состояния объектов природного происхождения и их массового количества, с высокой вариабельностью внутри классов, и близости самих классов. <...> Основная сложность подбора алгоритмов решения рассматриваемой задачи – высокая вариабельность характеристик пикселей изображения (что свойственно объектам природного происхождения), внимание к мелким деталям на поверхности каждого объекта, необходимость количественной оценки этих деталей и обеспечение дальнейшего сбора информации о состоянии массового количества объектов, большой объём данных и высокие требования к скорости и точности [1–4]. <...> Наиболее популярным методом бинаризации цветных изображений является алгоритм <...>