छवि विभाजन

परिचय

छवि प्रसंस्करण के क्षेत्र में, छवि विभाजन एक मौलिक तकनीक है जिसका उपयोग एक डिजिटल छवि को कई क्षेत्रों या खंडों में विभाजित करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक खंड छवि के अर्थपूर्ण और उपयोगी क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करता है। यह प्रक्रिया कंप्यूटर विजन अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए महत्वपूर्ण है, जिसमें वस्तु पहचान, दृश्य विश्लेषण, और चिकित्सा छवि विश्लेषण शामिल हैं। बाइनरी विकल्पों के संदर्भ में, यद्यपि सीधे तौर पर संबंधित नहीं है, छवि विभाजन की अवधारणाएं पैटर्न पहचान और डेटा विश्लेषण के सिद्धांतों को समझने में उपयोगी हो सकती हैं, जो तकनीकी विश्लेषण और ट्रेडिंग रणनीतियों में लागू होते हैं।

छवि विभाजन के प्रकार

छवि विभाजन को मोटे तौर पर दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

**थ्रेशोल्डिंग (Thresholding):** यह छवि विभाजन की सबसे सरल विधि है। इसमें एक थ्रेशोल्ड मान का उपयोग करके पिक्सेल को दो श्रेणियों में वर्गीकृत करना शामिल है: पृष्ठभूमि और अग्रभूमि। ओत्सु की विधि एक लोकप्रिय थ्रेशोल्डिंग एल्गोरिदम है जो स्वचालित रूप से इष्टतम थ्रेशोल्ड मान का चयन करता है। बाइनरी विकल्पों में, इसे सरल 'अप' या 'डाउन' ट्रेड के समान माना जा सकता है, जहां एक निश्चित मूल्य सीमा को पार करने पर कार्रवाई की जाती है।

**क्षेत्र-आधारित विभाजन (Region-based Segmentation):** यह विधि समान गुणों वाले आसन्न पिक्सेल को क्षेत्रों में समूहीकृत करती है। क्षेत्र वृद्धि और स्प्लिट-एंड-मर्ज क्षेत्र-आधारित विभाजन के सामान्य एल्गोरिदम हैं। यह ट्रेडिंग वॉल्यूम विश्लेषण के समान है, जहां समान ट्रेडिंग गतिविधि वाले समूहों की पहचान की जाती है।

**किनारा-आधारित विभाजन (Edge-based Segmentation):** यह विधि छवि में किनारों का पता लगाकर छवि को विभाजित करती है। किनारे उन बिंदुओं को दर्शाते हैं जहां छवि की तीव्रता में अचानक परिवर्तन होता है। सोबेल ऑपरेटर और कैन्य एज डिटेक्टर किनारे का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले सामान्य एल्गोरिदम हैं। संकेतक जैसे मूविंग एवरेज और आरएसआई के उपयोग से बाजार में संभावित 'किनारों' या बदलावों की पहचान करने के समान।

**क्लस्टरिंग-आधारित विभाजन (Clustering-based Segmentation):** यह विधि पिक्सेल को उनकी विशेषताओं के आधार पर समूहों में विभाजित करने के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। के-मीन्स क्लस्टरिंग और गॉसियन मिक्सचर मॉडल क्लस्टरिंग-आधारित विभाजन के सामान्य एल्गोरिदम हैं। पोर्टफोलियो विविधीकरण की अवधारणा, जहां अलग-अलग परिसंपत्तियों को विभिन्न समूहों में समूहीकृत किया जाता है, इस दृष्टिकोण के समान है।

**डीप लर्निंग-आधारित विभाजन (Deep Learning-based Segmentation):** यह विधि छवि विभाजन के लिए कन्वल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) जैसे डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करती है। यू-नेट और मास्क आर-सीएनएन डीप लर्निंग-आधारित विभाजन के सामान्य मॉडल हैं। यह मशीन लर्निंग आधारित बाइनरी ऑप्शन रणनीति विकसित करने के समान है, जहां जटिल पैटर्न की पहचान के लिए डेटा का उपयोग किया जाता है।