Abstract-Vi presenterar en metod för provtagning funktion vektorer i stora (t.ex. 2000 5000 16 bit) bilder som hittar undergrupper av pixel platser som representerar "regioner" i bilden. Proverna godtas av chi-kvadraten ( 2 ) eller divergenshypotestestet. Ett ramverk som fångar idén om effektiv utvidgning av bildbehandlingsalgoritmer från proverna till resten av befolkningen ges. Beräknings dyrt (i tid och / eller utrymme) bildoperatörer (t.ex., neurala nätverk (NNs) eller kluster modeller) tränas på provet, och sedan utvidgas noniterativt till resten av befolkningen. Vi illustrerar den allmänna metoden med hjälp av fuzzy - medel (FCM) kluster för att segmentera indiska satellitbilder. I genomsnitt kan den nya metoden uppnå ungefär 99% noggrannhet (när det gäller att köra den bokstavliga algoritmen) med ungefär 24% av bilden för träning. Detta innebär en genomsnittlig besparing på 76% i CPU-tid. Vi jämför också vår metod med dess närmaste släkting i den grupp av system som används för att påskynda FCM: vår metod innebär en hastighetsökning på omkring 4.2, medan den slumpmässiga provtagningsmetoden i flera steg uppnår en genomsnittlig acceleration på 1,63. Index Termer-accelererad fuzzy -means (AFCM), algoritmisk extensibilitet, komplexitet minskning av stora bilder, bildprovtagning.
I REF föreslogs en annan metod baserad på provtagning för att samla in stora bilddata, där proverna valdes ut genom chisquare- eller divergenshypotestestet.
Complexity reduction for "large image" processing
{'venue': 'IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society', 'journal': 'IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}