Daha çox

Xətti düyünlər və təpə ilə üst -üstə düşdükləri bir çox seqmentə dəyişdirin (qgis)


Bir (çox) uzun xəttim var (məsələn, 2 -ci xətt) Məndə başqa bir xətt (xətt 3) var ki, düyünlər 2 -ci xəttin iki ucu ilə kəsilir. Mən 2 -ci xətti üç seqmentə bölmək istəyirəm. Bu qgis istifadə etməklə mümkündürmü? Bunu avtomatik olaraq etmək üçün bir yol varmı? (Bütün sətirlər eyni təbəqədədir)


İstifadə edə bilərsiniz 'Xətləri xətlərlə ayırın' Qenerasiya alətlər qutusundakı alət> QGIS geoalqoritmləri> Vektor örtük alətləri. Sonra işə salmaq üçün aləti iki dəfə vurun. Sonra giriş qat və bölünmüş qat kimi eyni qat daxil edin.

Xətləriniz eyni təbəqədə olduğu üçün nəticə 4 sətir olacaq: 2 -ci sətir üçün 3 xətt və 3 -cü xətt.

EDIT: Bu alət yalnız 2.8 versiyasından mövcud görünür.


Emal alətlər qutusundan v.clean GRASS əmrindən və fasilə funksiyasından istifadə etməlisiniz. Hər kəsişmədə xətləri qıracaq.

http://grass.osgeo.org/grass71/manuals/v.clean.html

GRASS ilə atributların itirilməsi ilə bağlı problemlər ola bilsə də, bunu unutmayın.


Vektor təbəqəsinin həndəsələrini optimal və dəqiq bir şəkildə düzəltmək üçün, uyğunlaşma tolerantlığının və xüsusiyyətlərin zirvələri üçün axtarış radiusunun uyğun bir dəyərini təyin etməliyik.

Qırılma tolerantlığı¶

Yeni bir təpə əlavə etdikdə və ya mövcud olanı köçürdüyünüzdə, bağlama tolerantlığı QGIS -in bağlamağa çalışdığınız ən yaxın zirvəni və ya seqmenti axtarmaq üçün istifadə etdiyi məsafədir. Bağlama tolerantlığı içərisində deyilsinizsə, QGIS, siçan düyməsini buraxdığınız nöqtəni mövcud bir təpəyə və ya seqmentə bağlamaq əvəzinə tərk edəcək.

Bağlama tolerantlığı ayarı tolerantlıqla işləyən bütün alətləri təsir edir.

Əlaqə Alətlər Çubuğundakı Enstant düyməsini aktivləşdir düyməsini istifadə edərək və ya xəritə görünüşündə olduğunuz zaman S düyməsini basaraq yaxalamağı aktivləşdirə və ya söndürə bilərsiniz. Bu alət çubuğu, sıxılma rejimini, tolerantlıq dəyərini və vahidləri tez bir zamanda konfiqurasiya etmək üçün çox əlverişlidir. Yapışma konfiqurasiyası da Layihə apping Yapışdırma Seçimlərində… də qurula bilər.

Yapışdırılacaq qatları seçmək üçün üç seçim var:

Bütün təbəqələr: İşarənin bütün təpələrə və/və ya seqmentlərə yapışması üçün layihədəki bütün görünən təbəqələr üçün sürətli ayar. Əksər hallarda, bu sıxılma rejimindən istifadə etmək kifayətdir, lakin çoxlu vektor təbəqələri olan layihələrdə istifadə edərkən diqqətli olun, çünki bu yavaşlığa səbəb ola bilər.

Cari qat: yalnız aktiv təbəqə istifadə olunur, düzəldilən təbəqə daxilində topologiyanı təmin etmək üçün əlverişli bir yoldur.

Qabaqcıl Konfiqurasiya: qatlama rejimini və tolerantlığı qat əsasında aktivləşdirməyə və tənzimləməyə imkan verir (bax Figure_edit_snapping). Bir təbəqəni düzəltmək və onun təpələrini digərinə yapışdırmaq lazımdırsa, hədəf qatın yoxlanıldığından əmin olun və yapışma tolerantlığını daha yüksək bir dəyərə yüksəldin. Çırpma seçimləri dialoqunda yoxlanılmayan bir təbəqədə yapışma baş verməyəcək.

Bağlama rejiminə gəldikdə, təpəyə, seqmentə və zirvəyə və seqmentə seçim edə bilərsiniz.

Dözümlülük dəyərləri ya layihənin xəritə vahidlərində, ya da piksellərlə təyin edilə bilər. Piksel seçməyin üstünlüyü, fərqli xəritə miqyaslarında çəkilişi sabit saxlamasıdır. 10-12 piksel normal olaraq yaxşı bir dəyərdir, ancaq ekranınızın DPI -dən asılıdır. Xəritə vahidlərinin istifadəsi tolerantlığın həqiqi yer məsafələri ilə əlaqəli olmasına imkan verir. Məsələn, elementlər arasında minimum bir məsafə varsa, bu seçim bir -birinə çox yaxın olmayan nöqtələr əlavə etməməyiniz üçün faydalı ola bilər.

Bağlama seçimləri (Qabaqcıl Konfiqurasiya rejimi) ¶

Varsayılan olaraq, yalnız görünən xüsusiyyətlər (simvologiyanın "Simvol yoxdur" olduğu təbəqələr istisna olmaqla, üslubu göstərilən xüsusiyyətlər) bağlana bilər. Parametrlər ‣ Seçimlər ‣ Rəqəmsallaşdırma sekmesinde görünməyən xüsusiyyətlərə yapışmanı aktiv et seçimini yoxlayaraq görünməz xüsusiyyətlərin bağlanmasını təmin edə bilərsiniz.

Varsayılan olaraq yapışdırmağı aktiv edin

Parametrlər ‣ Seçimlər ‣ Rəqəmsallaşdırma sekmesinde bütün yeni layihələrdə snapın aktiv olaraq aktiv olmasını təyin edə bilərsiniz. Varsayılan tutma rejimi, tolerantlıq dəyəri və vahidləri də təyin edə bilərsiniz ki, bu da Yapışma Seçimləri informasiya qutusunu dolduracaq.

Kəsişmələrdə bağlamağı aktiv edin¶

Başqa bir seçim, kəsişmələrdə heç bir təpə olmasa belə, kəsilməyə imkan verən qatların həndəsə kəsişmələrinə yapışmağa imkan verən kəsişmədə bağlama istifadə etməkdir.

Axtarış radiusu¶

Axtarış radiusu, QGIS -in xəritəyə tıkladığınız zaman seçməyə çalışdığınız ən yaxın nöqtəni axtarmaq üçün istifadə etdiyi məsafədir. Axtarış radiusunda deyilsinizsə, QGIS redaktə üçün heç bir nöqtə tapmayacaq və seçməyəcək. Verteks düzəlişləri üçün axtarış radiusu Ayarlar ‣ Seçimlər ‣ Rəqəmsallaşdırma sekmesinde müəyyən edilə bilər. Varsayılan dəyərləri təyin etdiyiniz yer budur.

Snap tolerantlığı və axtarış radiusu xəritə vahidlərində və ya piksellərdə qurulur, buna görə də onları düzgün qurmaq üçün sınaqdan keçməyiniz lazım ola bilər. Çox böyük bir dözümlülük təyin etsəniz, QGIS, xüsusən də yaxınlıqda çox sayda təpə ilə məşğul olsanız, səhv nöqtəyə yapışa bilər. Axtarış radiusunu çox kiçik qoyun və hərəkət edəcək bir şey tapmayacaq.


8 Cavab 8

3D xətlərinin əksəriyyəti kəsişmir. Etibarlı bir üsul iki 3D xətti arasında ən qısa xətti tapmaqdır. Ən qısa xəttin uzunluğu sıfıra (və ya müəyyən etdiyiniz tolerantlıqdan daha az məsafəyə) malikdirsə, iki orijinal xəttin kəsişdiyini bilirsiniz.

Paul Bourke tərəfindən yazılmış iki 3D xətti arasında ən qısa xətti tapmaq üçün bir üsul aşağıdakı kimi ümumiləşdirilir / izah edilir:

Bundan sonra bir xətt üzərində yatan iki nöqtə ilə təyin ediləcək, P1 və P2 nöqtələri ilə təyin olunan "a" xəttindəki bir nöqtə bir tənliyə malikdir

eynilə ikinci sətrin "b" nöqtəsi P4 və P4 nöqtələri ilə təyin olunduğu kimi yazılacaq

Mua və mub dəyərləri mənfidən müsbət sonsuzluğa qədər dəyişir. P1 P2 və P3 P4 arasındakı xətt seqmentləri 0 və 1 arasında müvafiq mu var.

"A" və "b" xətləri arasında ən qısa xətt seqmentini tapmaq üçün iki yanaşma var.

Birinə yaxınlaş:

Birincisi, iki sətri birləşdirən xətt seqmentinin uzunluğunu yazmaq və sonra minimumu tapmaqdır. Yəni aşağıdakıları minimuma endir

Xətlərin tənliklərinin əvəz edilməsi verir

Yuxarıdakılar (x, y, z) komponentlərində genişləndirilə bilər.

Minimum yerinə yetirilməli olan şərtlər var, mua və mub ilə əlaqədar törəmə sıfır olmalıdır. . yuxarıdakı funksiyanın yalnız bir minimumu var və başqa heç bir minimumu və ya maksimumu yoxdur. Bu iki tənlik, mu dəyərlərini xəttin orijinal tənlikləri ilə əvəz etməklə tapılan həqiqi kəsişmə nöqtələri olan mua və mub üçün həll edilə bilər.

İki yanaşma:

Alternativ bir yanaşma, ancaq eyni tənliklər verən iki xətt arasındakı ən qısa xətt seqmentinin iki xəttə dik olacağını anlamaqdır. Bu, nöqtə məhsulu kimi iki tənlik yazmağımıza imkan verir

Xətlərin tənliyi nəzərə alınmaqla bunları genişləndiririk

Bunları koordinatlar baxımından genişləndirmək (x, y, z). nəticə aşağıdakı kimidir

harada

Dmnop = dopmn olduğunu unutmayın

Nəhayət, mua üçün həll verir

və arxa əvəzlik mub verir

Bu üsul Paul Bourke -nin veb saytında tapıldı və bu, əla bir həndəsə qaynağıdır. Sayt yenidən quruldu, buna görə mövzunu tapmaq üçün aşağıya fırladın.

@Bill cavabını sınadım və əslində hər dəfə işləmir, bunu izah edə bilərəm. Onun kodundakı linki əsas götürək. Məsələn, bu iki sətir seqmentinə sahib olaq ABCD.

kəsişmə nöqtəsinə çatmağa çalışdığınız zaman sizə A nöqtəsinin (yanlış) və ya kəsişmənin olmadığını (düzgün) deyə bilər. Bu seqmentləri qoyduğunuz sıradan asılı olaraq.

x = A+(B-A) s
x = C+(D-C) t

Bill üçün həll edildi s amma heç vaxt həll olunmayıb t. Və bu kəsişmə nöqtəsinin hər iki xətt seqmentində olmasını istədiyiniz üçün st intervaldan olmalıdır & lt0,1>. Mənim nümunəmdə əslində baş verənlər yalnız budur s əgər həmin intervaldan və t -2 -dir. A tərəfindən təyin olunan xətt üzərində yerləşir CD, lakin onlayn seqmentdə deyil CD.

da B-A, db D-C və dc C-A olduğu yerdə, Bill tərəfindən verilən adları qorudum.

Dediyim kimi hər ikisinin olub olmadığını yoxlamaq lazımdır st -dəndirlər & lt0,1> və nəticəni hesablaya bilərsiniz. Yuxarıdakı düstura əsasən.

Faktura cavabında başqa bir problem, iki xəttin xətti olması və birdən çox kəsişmə nöqtəsinin olmasıdır. Sıfıra bölünmə olardı. Bunun qarşısını almaq istəyirsən.

Fikir, vektor cəbrindən istifadə etmək, nöqtə və çarpazdan istifadə edərək, bu mərhələyə qədər sadə bir sual verməkdir:

Qeyd edək ki, bu tətbiqin heç bir təyyarə və ya oxa istinad kimi ehtiyacı yoxdur.

Ancaq iki 3D xətti seqmentinin kəsişmə nöqtəsini tapmaq qorxmuram.

Mənim fikrimcə elədir. Kəsişmə nöqtəsini 2d (və ya hər hansı digər ölçü) ilə eyni şəkildə tapa bilərsiniz. Yeganə fərq, ortaya çıxan xətti tənliklər sisteminin daha çox ehtimal ki, heç bir həll yolunun olmamasıdır (yəni xətlər kəsişmir).

Ümumi tənlikləri əl ilə həll edə bilərsiniz və sadəcə həllinizi istifadə edə bilərsiniz və ya proqramla həll edə bilərsiniz. Gauss elementinasiyası.

Qeyd etdiyiniz orijinal mənbə yalnız 2 -ci halda aiddir. Perp üçün tətbiq əladır. X və y -nin istifadəsi yalnız dəyişənlərdir və müəyyən bir müstəviyə üstünlük vermir.

Google bunları geomalqoritmlərə və bu yazıya işarə etdiyi üçün bura qoymaq.

Yuxarıdakı cavabda bu tənlikləri tapdım:

Eq#1: var s = Vector3.Dot (Vector3.Cross (dc, db), Vector3.Cross (da, db)) / Norm2 (Vector3.Cross (da, db))

Denk#2: var t = Vector3.Dot (Vector3.Cross (dc, da), Vector3.Cross (da, db)) / Norm2 (Vector3.Cross (da, db))

Sonra #3 -cü tənliyi dəyişdirdim:

Eq#1 və Eq#2 -ni eyni saxlayarkən bu tənlikləri yaratdım:

MyEq#1: Vector3f p0 = da.mul (s) .add (A & ltvector & gt) MyEq#2: Vector3f p1 = db.mul (t) .add (C & ltvector & gt)

Daha sonra bu üç tənliyi daha çox yaratmaq üçün vəhşi bir tahmin etdim:

MyEq#3: Vector3f p0z = projUV (da, p0) .add (A & ltvector & gt) MyEq#4: Vector3f p1z = projUV (db, p1) .add (C & ltvector & gt)

və nəhayət, projUV (1, 2) iki böyüklüyünün çıxarılmasını əldə etmək, iki xəttin kəsişib -kəsilməməsini tapmaq üçün 0 ilə 0.001f arasındakı səhv marjını verir.

MyEq#5: var m = p0z.magnitude () - p1z.magnitude ()

İndi fikirləşirəm ki, bu Java -da edildi. Bu izah java konvensiyasına hazır deyil. Sadəcə yuxarıdakı tənliklərdən işə salın. (İpucu: Hələ Dünya Kosmosuna çevrilməyin ki, UV tənliklərinin hər iki proyeksiyası istədiyiniz yerə düşsün).

Və bu tənliklər proqramımda vizual olaraq doğrudur.

23/4/2012 tarixində yuxarıdakı Billin cavabında şərh verməyə çalışdım, ancaq saytdan şərh vermək üçün kifayət qədər nüfuza malik olmadığımı söylədilər. Testdə gördüyüm kimi, kəsişmənin () funksiyası yazılı şəkildə iki 3D xəttin kəsişmə nöqtəsini tapmaq üçün bir alqoritm olan orijinal problemin yarısını həll edir. seqmentlər.

Xətlərin üst -üstə düşdüyünü düşünsək, bu sualın 5 mümkün nəticəsi var:

Xətt seqmentləri paralel olduğu üçün kəsişmir və ya

Xətt seqmentləri paralel deyil və uzandıqları sonsuz uzunluq xətləri kəsişir, lakin kəsişmə nöqtəsi hər hansı bir xətt seqmentinin hüdudlarında deyil, və ya

Xətlər kəsişir və kəsişmə nöqtəsi a xəttinin sərhədləri daxilindədir, b xətti deyil, və ya

Xətlər kəsişir və kəsişmə nöqtəsi b xəttinin hüdudları daxilindədir, lakin a xətti deyil, və ya

Xətlər kəsişir və kəsişmə nöqtəsi hər iki xətt seqmentinin hüdudlarında olur.

Bobun kəsişmə () funksiyası, xətlər kəsişəndə ​​və kəsişmə nöqtəsi a xəttinin hüdudlarında olduqda doğruya dönər, ancaq xətlər kəsişərsə və kəsişmə nöqtəsi yalnız b xəttinin hüdudlarında olarsa yalan qaytarar.

Ancaq iki dəfə, əvvəl a, sonra b xətləri ilə və sonra b və a xətləri ilə ikinci dəfə (birinci və ikinci parametrlər dəyişdirilərək) iki dəfə intersect () çağırırsınızsa, onda hər iki zəng də doğru olarsa, kəsişmə hər iki xətt seqmentinin içərisindədir ( hal 5). Hər iki zəng yalan olarsa, heç bir xətt seqmentində kəsişmə yoxdur (hal 2). Zənglərdən yalnız biri doğru olarsa, o zəngdə ilk parametr olaraq verilən seqment kəsişmə nöqtəsini ehtiva edir (hallar 3 və ya 4).

Həmçinin, norm2 (cross (da, db)) çağırışından dönüş 0.0 -a bərabərdirsə, o zaman xətt seqmentləri paraleldir (hal 1).

Testdə qeyd etdiyim başqa bir şey, sabit kodun dəyişkən nöqtəli nömrələrinin tez -tez tətbiq edildiyi nöqtənin (dc, cross (da, db)) 0.0 -un geri dönməsi olduqca qeyri -adi ola bilər, buna görə də vəziyyət istədiyiniz kimi olmaya bilər. Aşağıdakı kodun yerinə yetirilməyə davam etdiyi bir eşik təqdim etmək istəyə bilərsiniz. Bu, xətt seqmentlərinin 3D -də əyilmə olduğunu göstərir, ancaq tətbiqinizdən asılı olaraq az miqdarda əyilməyə dözmək istəyə bilərsiniz.

Diqqətimi çəkdiyim son şey Billin kodundakı ifadə idi:

Bu da * Coord (s, s, s) vektor dəfə çoxalmaq vektoru kimi görünür. Da * lərin skalar çoxluğu ilə əvəz etdiyim zaman yaxşı işlədiyini gördüm.


Filtrlər necə qiymətləndirilir

İstifadəçi filtrlərindəki VƏ şərtlər, bütün şərtlərin bir vuruşda yerinə yetirilməsini tələb edir.

VƏ Sessiya filtrlərindəki şərtlər, bütün şərtlərin eyni seansdakı hər hansı bir vuruş kombinasiyası ilə yerinə yetirilməsini tələb edir.

Eyni ölçüdə birdən çox dəyər OR məntiqi ilə birləşdirilir, məsələn:

Hər iki şərtə cavab verərsə məlumatlar daxil edilir.

Eyni kateqoriyada birdən çox ölçü və dəyər AND məntiqi ilə birləşdirilir, məsələn:

Məlumat hər iki şərtə uyğun gəldikdə daxil edilir.

Eyni kateqoriyada birdən çox metrik dəyər, AND məntiqi ilə birləşdirilir, məsələn:

Məlumat hər iki şərtə uyğun gəldikdə daxil edilir.

Eyni kateqoriyadakı metrik dəyərlər və ölçü dəyərləri AND məntiqi ilə birləşdirilir, məsələn:

Məlumat hər iki şərtə uyğun gəldikdə daxil edilir.

Bir çox kateqoriyadan olan filtrlər AND məntiqi ilə birləşdirilir, məsələn:

Məlumat bütün şərtlərə cavab verdikdə daxil edilir.


Bazar seqmentlərinin qiymətləndirilməsi

Segmentasiya, insanları homojen qruplara bölmək və bu seqmentlərdən hansının hədəf bazar olduğunu müəyyən etməkdən ibarətdir.

Öyrənmə Məqsədləri

Bazar seqmentlərinin qiymətləndirilməsinin məqsədini və metodunu izah edin

Açar yeməklər

Açar nöqtələr

  • Bazar seqmentləşdirilməsi, geniş bir hədəf bazarının ümumi istəkləri və məhsul üçün ümumi tətbiqləri olan bir çox istehlakçı qrupuna bölünməsini əhatə edir. Marketinq kampaniyaları bu xüsusi müştəri seqmentlərini hədəf almaq üçün hazırlanır və həyata keçirilir.
  • Bu seqmentləşdirmə anlayışı, insanların fərqliliklərini tanımaq və onlara uyğunlaşmaqla onlara ən təsirli şəkildə yaxınlaşa biləcəyini düşünür. Segmentləşdirmə yanaşmasını vurğulayaraq, mübadilə prosesi gücləndirilməlidir, çünki bir şirkət müştərinin ehtiyac və istəklərini daha dəqiq şəkildə uyğunlaşdıra bilər.
  • Bir konsentrasiya strategiyasına riayət edən bir şirkət, müəyyən bir bazar seqmentinə diqqət yetirir, bu da seqmenti başa düşməyə və ona tam diqqət yetirməyə imkan verir, xərcləri azaldır. Çox seqmentli bir strategiya bir neçə seqmenti və daha böyük bir bazarı hədəf alır, lakin daha yüksək marketinq xərcləri çəkir.

Açar Şərtlər

  • bazar seqmentləşdirilməsi: Geniş bir hədəf bazarının ümumi ehtiyacları və istəkləri olan istehlakçıların alt qruplarına bölünməsi prosesi, habelə müvafiq mal və xidmətlər üçün ümumi tətbiqlər.

Bölünmüş bazar

Məhsul fərqlənməsi markanızı rəqiblərdən fərqləndirmək üçün təsirli bir strategiya olsa da, öz məhsullarınızı da bir -birindən fərqləndirir. Məsələn, Franco-American Spaghetti kimi bir şirkət, müxtəlif ölçülər, tatlar və formalar təqdim edərək əsas məhsulunu fərqləndirdi. Məqsəd daha çox məhsulu daha çox insana satmaqdır. Kraft, çoxsaylı ofis məhsulları ilə Xerox salat sosu ilə eyni şeyi etdi. Problem rəqabətdə deyil, problem, bazarlardakı insanların fərqli olduğunu və müvəffəqiyyətli marketoloqların bu fərqlərə cavab verməli olduqlarını qəbul etməkdir (fərqli bazar yanaşmalarının xülasəsinə baxın).

Bazarlar: Bütün bazarlar fərqli olduğu üçün müəyyən addımlardan istifadə edərək bazarı müəyyən etmək və ona yaxınlaşmaq vacibdir.

Bazarın seqmentləşdirilməsinin bu şərti, insanların və/və ya təşkilatların fərqlərini tanıyaraq və buna uyğun olaraq düzəlişlər etməklə ən təsirli şəkildə yaxınlaşa biləcəyini nəzəriyyə edir. Segmentləşdirmə yanaşmasını vurğulayaraq, mübadilə prosesi gücləndirilməlidir, çünki bir şirkət müştərinin ehtiyac və istəklərini daha dəqiq şəkildə uyğunlaşdıra bilər. İstehlakçı seqmentlərini müəyyən etmək nisbətən asan olsa da, əksər firmalar öz məhsullarını müəyyən edilə bilən bütün seqmentlərə effektiv şəkildə satmaq imkanlarına və ya ehtiyacına malik deyillər. Əksinə, bir və ya daha çox hədəf bazar (seqment) seçilməlidir. Əslində, bazarın seqmentləşdirilməsi həm parçalanma, həm də toplama prosesidir. Bazar əvvəlcə ən kiçik homojen komponentlərə (bəlkə də tək bir şəxsə) endirilsə də, biznes praktikada marketoloqdan bu şəxsləri daha böyük, gəlirli seqmentlər kimi görməsinə imkan verəcək ümumi ölçülər tapmasını tələb edir. Beləliklə, bazar seqmentləşdirilməsi iki mərhələli bir prosesdir:

  1. İnsanları seqmentlər və homojen qruplara ayırmaq və təsnif etmək
  2. Bu seqmentlərdən hansının hədəf bazar ola biləcəyini müəyyənləşdirmək.

Əslində, seqmentləşdirmə analizinin marketinq məqsədləri bunlardır:

  • Bir məhsulun, xidmətin və ya markanın harada, nə vaxt, necə və kimə satılacağına qərar verərkən riskləri azaltmaq
  • Xüsusi olaraq təyin olunan seqmentə bu seqmentin xüsusiyyətlərinə uyğun bir şəkildə yönləndirərək marketinq səmərəliliyini artırmaq.

Bölmə meyarları

Bazar seqmentləşdirilməsi, geniş bir hədəf bazarının ümumi ehtiyacları (və/və ya ümumi istəkləri) olan istehlakçıların alt qruplarına, habelə müvafiq mal və xidmətlər üçün ümumi tətbiqlərə bölünməsini əhatə edir. Bu alt qruplar yaş və cins kimi meyarlara və ya yer və ya gəlir kimi digər fərqlərə görə bölünə bilər. Daha sonra bu xüsusi müştəri seqmentlərini hədəf almaq üçün marketinq kampaniyaları hazırlana və tətbiq oluna bilər. İdeal bazar seqmenti aşağıdakı meyarların hamısına cavab verir:

  • Ölçmək mümkündür.
  • Mənfəət əldə etmək üçün kifayət qədər böyük olmalıdır.
  • Bir müddət sonra yoxa çıxmayacaq qədər sabit olmalıdır. Təşkilat və#8217 -lərin tanıtım və paylama kanalı vasitəsilə potensial müştərilərə çatmaq mümkündür.
  • Daxili olaraq homojendir (eyni seqmentdəki potensial müştərilər eyni məhsul keyfiyyətlərinə üstünlük verirlər).
  • Xarici olaraq heterojendir, yəni fərqli seqmentlərdən olan potensial müştərilərin fərqli keyfiyyət seçimləri var.
  • Verilmiş bazar stimuluna ardıcıl olaraq cavab verir.
  • Buna səmərəli şəkildə bazar müdaxiləsi ilə nail olmaq olar.
  • Marketinq qarışığı haqqında qərar verməkdə faydalıdır.

Segmentasiya strategiyaları

Marketinq təşkilatlarının izlədiyi iki əsas seqmentləşdirmə strategiyası var: konsentrasiya strategiyası və çoxsəviyyəli strategiya. Konsentrasiya strategiyası qəbul edən bir təşkilat, marketinq səylərini yalnız bir bazar seqmentinə yönəltməyi seçir. Beləliklə, yalnız bir marketinq qarışığı hazırlanır. Bir konsentrasiya strategiyası qəbul edən bir təşkilat, yalnız bir seqmentin ehtiyaclarını və istəklərini təhlil edə və sonra bütün səylərini bu seqmentə yönəltməklə üstünlük qazanır. Bu, bu seqmenti satan, lakin bütün səylərini buna cəmləməyən digər təşkilatlar üzərində fərqli bir üstünlük təmin edə bilər. Konsentrasiyanın əsas çatışmazlığı seqmentin tələbi ilə bağlıdır. Tələbat güclü olduğu müddətcə təşkilatın maliyyə vəziyyəti güclü olacaq. Tələb azalarsa, təşkilatın maliyyə vəziyyəti də azalacaq.

Digər seqmentləşdirmə strategiyası çoxsəviyyəli bir strategiyadır. Bir təşkilat bu strategiyanı qəbul edərkən, marketinq səylərini iki və ya daha çox fərqli bazar seqmentinə yönəldir. Təşkilat bunu hər seqment üçün fərqli bir marketinq qarışığı hazırlayaraq edir. Daha sonra bu seqmentlərin hər birinə uyğun marketinq proqramları hazırlayırlar. Çox seqmentli bir strategiya izləyən təşkilatlar, daha çox marketinq proqramı daha çox müştəriyə yönəldildikcə, ümumiyyətlə satışlarının artdığını görürlər. Bununla birlikdə, birdən çox marketinq proqramına ehtiyac olduğu üçün təşkilat çox güman ki, daha yüksək xərclərlə qarşılaşacaq.


Məzmun

Görüntü seqmentlərinin praktik tətbiqlərindən bəziləri bunlardır:

    [4], [5] [6] kompüter tomoqrafiyası və maqnit rezonans görüntüləmə həcmi göstərilmiş şəkillər daxildir.
    • Şişləri və digər patologiyaları tapın [7] [8]
    • Doku həcmini ölçün
    • Diaqnoz, anatomik quruluşun öyrənilməsi [9]
    • Cərrahiyyə planlaması
    • Virtual cərrahiyyə simulyasiyası
    • Əməliyyat içi naviqasiya

    Görüntünün seqmentləşdirilməsi üçün bir neçə ümumi məqsədli alqoritm və texnika hazırlanmışdır. Faydalı olması üçün, bu texnikalar, domenin seqmentləşdirmə problemlərini təsirli bir şəkildə həll etmək üçün bir sahənin xüsusi bilikləri ilə birləşdirilməlidir.

    Segmentləşdirmə texnikasının iki sinfi var.

    • Semantik seqmentləşdirmə obyektin hər bir pikselinə aid olan sinifini aşkar edən bir yanaşmadır. [13] Məsələn, bir şəkildəki bütün insanlar bir obyekt olaraq və fon bir obyekt olaraq bölünəndə.
    • Nümunə seqmentləşdirilməsi hər bir piksel üçün obyektin aid bir nümunəsini təyin edən bir yanaşmadır. Şəkildə hər bir fərqli maraq obyektini aşkar edir. [14] Məsələn, şəkildəki hər bir şəxs ayrı bir obyekt olaraq seqmentləşdirildikdə.

    Təsvirin seqmentləşdirilməsinin ən sadə üsuluna eşik metodu deyilir. Bu üsul, boz ölçülü bir görüntünü ikili bir görüntüyə çevirmək üçün bir klip səviyyəsinə (və ya eşik dəyərinə) əsaslanır.

    Bu metodun açarı eşik dəyərini (və ya çox səviyyəli seçildikdə dəyərləri) seçməkdir. Sənayedə maksimum entropiya metodu, balanslaşdırılmış histoqram eşikləri, Otsu metodu (maksimum varyans) və k-ortalaması da daxil olmaqla bir neçə məşhur metoddan istifadə olunur.

    Son zamanlarda, bilgisayarlı tomoqrafiya (KT) şəkillərini eşikləşdirmək üçün üsullar hazırlanmışdır. Əsas fikir odur ki, Otsu metodundan fərqli olaraq, eşiklər (yenidən qurulmuş) görüntü əvəzinə radioqraflardan alınır. [15] [16]

    Yeni üsullar çoxölçülü qeyri-səlis qayda əsaslı xətti olmayan eşiklərin istifadəsini təklif etdi. Bu işlərdə hər bir pikselin bir seqmentə üzvlüyünə dair qərar, qeyri-səlis məntiqdən və görüntü işıqlandırma mühitinə və tətbiqinə əsaslanan təkamül alqoritmlərindən əldə edilən çoxölçülü qaydalara əsaslanır. [17]

    K-vasitələri alqoritmi, görüntünü bölmək üçün istifadə olunan təkrarlanan bir texnikadır K qruplar. [18] Əsas alqoritmdir

    1. Seçin K təsadüfi və ya hər hansı bir evristik üsula əsaslanan klaster mərkəzləri, məsələn K ++ deməkdir
    2. Şəkildəki hər bir pikseli piksel ilə klaster mərkəzi arasındakı məsafəni minimuma endirən qrupa təyin edin
    3. Kümedeki bütün pikselləri ortalamaqla çoxluq mərkəzlərini yenidən hesablayın
    4. 2 və 3 -cü addımları yaxınlaşma əldə olunana qədər təkrarlayın (yəni heç bir piksel qrupu dəyişmir)

    Bu vəziyyətdə, məsafə bir piksel və bir çoxluq mərkəzi arasındakı kvadrat və ya mütləq fərqdir. Fərq ümumiyyətlə piksel rənginə, intensivliyinə, toxumasına və yerləşməsinə və ya bu faktorların ağırlıqlı birləşməsinə əsaslanır. K əl ilə, təsadüfi və ya evristik olaraq seçilə bilər. Bu alqoritmin bir araya gəlməsinə zəmanət verilir, lakin optimal həlli qaytarmaya bilər. Çözümün keyfiyyəti ilkin qruplar dəstindən və dəyərindən asılıdır K.

    Hərəkətə əsaslanan seqmentləşdirmə, seqmentləşdirmə aparmaq üçün şəkildəki hərəkətə əsaslanan bir texnikadır.

    Fikir sadədir: bir cüt şəkil arasındakı fərqlərə baxın. Maraqlanan obyektin hərəkət etdiyini fərz etsək, fərq tam olaraq həmin obyekt olacaq.

    Bu fikri inkişaf etdirərək Kenney et al. təklif olunan interaktiv seqmentləşdirmə [2]. Hərəkətə əsaslanan seqmentləşdirmə üçün lazım olan hərəkət siqnalını yaratmaq üçün cisimləri vurmaq üçün robotdan istifadə edirlər.

    İnteraktiv seqmentləşdirmə Dov Katz [3] və Oliver Brock [4] tərəfindən təklif olunan interaktiv qavrayış çərçivəsini izləyir.

    Sıxışa əsaslanan metodlar, optimal seqmentləşdirmənin bütün mümkün seqmentlərə görə məlumatların kodlaşdırma uzunluğunu minimuma endirən üsul olduğunu irəli sürür. [19] [20] Bu iki anlayış arasındakı əlaqə, seqmentləşdirmənin bir şəkildəki nümunələri tapmağa çalışması və onu sıxmaq üçün görüntüdəki hər hansı bir qanunauyğunluqdan istifadə edilməsidir. Metod, hər seqmenti toxumasına və sərhəd formasına görə təsvir edir. Bu komponentlərin hər biri bir ehtimal paylama funksiyası ilə modelləşdirilir və kodlaşdırma uzunluğu aşağıdakı kimi hesablanır:

    1. Sərhəd kodlaşdırması, təbii görüntülərdəki bölgələrin hamar bir kontura sahib olması faktından istifadə edir. Bu əvvəlcədən Huffman kodlaşdırma tərəfindən bir şəkildəki konturların fərq zəncir kodunu kodlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Beləliklə, sərhəd nə qədər hamar olarsa, o qədər qısa kodlaşdırma uzunluğuna çatır.
    2. Doku, minimum təsvir uzunluğu (MDL) prinsipinə bənzər şəkildə zərərli bir sıxılma ilə kodlanır, lakin burada verilən məlumatların uzunluğu, modelin entropiyasından dəfələrlə çoxdur. Hər bölgədəki doku, entropiyası qapalı bir forma ifadəsi olan çox dəyişkənli normal bir paylanma ilə modelləşdirilir. Bu modelin maraqlı bir xüsusiyyəti, təxmin edilən entropiyanın yuxarıdakı məlumatların əsl entropiyasını məhdudlaşdırmasıdır. Bunun səbəbi, müəyyən bir ortalamaya və kovariansa malik bütün paylamalar arasında normal paylanmanın ən böyük entropiyaya sahib olmasıdır. Beləliklə, həqiqi kodlaşdırma uzunluğu alqoritmin minimuma endirməyə çalışdığından artıq ola bilməz.

    Bir görüntünün hər hansı bir seqmentləşdirilməsi üçün bu sxem, verilmiş seqmentə əsaslanaraq həmin görüntünü kodlaşdırmaq üçün lazım olan bitlərin sayını verir. Beləliklə, bir görüntünün bütün mümkün seqmentləri arasında məqsəd ən qısa kodlaşdırma uzunluğunu istehsal edən seqmentləşdirməni tapmaqdır. Bu sadə bir yığma üsulu ilə əldə edilə bilər. Zərərli sıxışdırmada olan təhrif, seqmentin qabarıqlığını təyin edir və hər bir görüntü üçün optimal dəyəri fərqli ola bilər. Bu parametr, şəkildəki toxumaların ziddiyyətindən evristik olaraq qiymətləndirilə bilər. Məsələn, kamuflyaj şəkillərində olduğu kimi bir görüntüdəki toxumalar oxşar olduqda daha güclü həssaslıq və beləliklə daha az kvantizasiya tələb olunur.

    Histoqrama əsaslanan metodlar, digər görüntü seqmentləşdirmə üsulları ilə müqayisədə çox səmərəlidir, çünki adətən piksellərdən yalnız bir keçid tələb olunur. Bu texnikada, şəkildəki bütün piksellərdən bir histogram hesablanır və histogramdakı zirvələr və vadilər görüntüdəki qrupların yerini təyin etmək üçün istifadə olunur. [1] Ölçü olaraq rəng və ya intensivlik istifadə edilə bilər.

    Bu texnikanın təkmilləşdirilməsi, daha kiçik qruplara bölmək üçün şəkildəki çoxluqlara histogram axtarma metodunu təkrar-təkrar tətbiq etməkdir. Bu əməliyyat daha çox və daha kiçik çoxluqlarla təkrarlanır, daha çox qrup yaranana qədər. [1] [21]

    Histogram axtarma metodunun bir dezavantajı, görüntüdəki əhəmiyyətli zirvələri və vadiləri müəyyən etmək çətin ola bilər.

    Histogram əsaslı yanaşmalar eyni zamanda birdən çox kadr tətbiq etmək üçün uyğunlaşdırıla bilər, eyni zamanda tək keçid səmərəliliyini qoruyur. Birdən çox çərçivə nəzərə alındıqda histogram birdən çox üslubda edilə bilər. Bir çərçivə ilə eyni yanaşma birdən çoxuna tətbiq edilə bilər və nəticələr birləşdirildikdən sonra əvvəllər müəyyən etmək çətin olan zirvələr və vadilər daha çox fərqlənə bilər. Histogram, əldə edilən məlumatların piksel yeri üçün ən çox görülən rəngi təyin etmək üçün istifadə edildiyi bir piksel başına tətbiq edilə bilər. Bu yanaşma, aktiv obyektlərə və statik bir mühitə əsaslanaraq, video izləmədə faydalı olan fərqli bir seqmentə səbəb olur.

    Kenar algılama, görüntü emalı daxilində tək başına inkişaf etmiş bir sahədir. Bölgə sərhədlərində sıxlıqda tez -tez kəskin bir düzəliş olduğu üçün bölgə sərhədləri və kənarları yaxından əlaqəlidir. Kənar aşkarlama üsulları buna görə başqa bir seqmentləşdirmə texnikasının əsası olaraq istifadə edilmişdir.

    Kenar algılama ilə təyin olunan kənarlar tez -tez ayrılır. Bir obyekti bir görüntüdən ayırmaq üçün qapalı bölgə sərhədləri lazımdır. İstədiyiniz kənarlar bu cür cisimlər və ya məkan taksonları arasındakı sərhədlərdir. [22] [23]

    Məkan taksonları [24], iyerarxik yuvalı səhnə memarlığı daxilində soyutma səviyyələrində yerləşdirilmiş, aydın pikselli bir bölgədən ibarət olan məlumat qranullarıdır [25]. Gestalt psixoloji təyinatına bənzəyirlər, lakin ön plana, obyekt qruplarına, obyektlərə və görkəmli obyekt hissələrinə daxil edilir. Kenar aşkarlama üsulları, bir siluetə tətbiq ediləcəyi kimi, məkan-takson bölgəsinə də tətbiq edilə bilər. Bu üsul, kəsilmiş kənar bir xəyal konturunun bir hissəsi olduqda xüsusilə faydalıdır [26] [27]

    Segmentasiya üsulları kənar detektorlarından alınan kənarlara da tətbiq oluna bilər. Lindeberg və Li [28], minimum təsvir uzunluğuna əsaslanaraq hissələrə əsaslanan obyektlərin tanınması üçün kənarları düz və əyri kənar seqmentlərə ayıran vahid bir metod hazırladılar.DLarakəsmələri fərqli seqmentlərə ayırmaq üçün daha çox ehtimal olunan nöqtələr əldə etmək üçün tamamlayıcı qovşaq işarələrindən əldə edilən namizəd kəsmə nöqtələri ilə bölün və birləşmə üsulu ilə optimallaşdırılmış meyar.

    Bu üsul, görüntünün üç xüsusiyyətinin birləşməsidir: histogram analizinə əsaslanan görüntünün bölünməsi qrupların (obyektlərin) yüksək sıxlığı və sərhədlərinin yüksək qradiyentləri ilə yoxlanılır. Bunun üçün iki boşluq daxil edilməlidir: bir boşluq parlaqlığın bir ölçülü histogramıdır H = H(B) ikinci boşluq, orijinal görüntünün özünün ikili 3 ölçülü məkanıdır B = B(x, y). İlk boşluq, minimal kümelenme kmini hesablayaraq görüntünün parlaqlığının nə qədər kompakt şəkildə paylandığını ölçməyə imkan verir. Kminə uyğun olan eşik parlaqlığı T ikili (ağ-qara) görüntünü-bitmapi təyin edir b = φ(x, y), harada φ(x, y) = 0 olarsa B(x, y) & lt Tφ(x, y) = 1 olarsa B(x, y) ≥ T. Bitmap b ikili məkanda bir obyektdir. Bu bitmapdə qara (və ya ağ) piksellərin nə qədər yığcam olduğunu əks etdirən bir ölçü təyin edilməlidir. Beləliklə, məqsəd yaxşı sərhədləri olan obyektləri tapmaqdır. Hamı üçün T ölçü MDC = G/(k × L) hesablanmalıdır (harada k obyekt və fon arasındakı parlaqlıq fərqidir, L bütün sərhədlərin uzunluğudur və G sərhədlərdəki ortalama gradientdir). Maksimum MDC seqmentləşdirməni müəyyən edir. [29]

    Bölgə yetişdirmə üsulları əsasən bir bölgədəki qonşu piksellərin oxşar dəyərlərə sahib olduğu fərziyyəsinə əsaslanır. Ümumi prosedur, bir pikseli qonşuları ilə müqayisə etməkdir. Bir oxşarlıq meyarı təmin edildikdə, piksel bir və ya daha çox qonşusu ilə eyni qrupa aid olaraq təyin edilə bilər. Bənzərlik meyarının seçilməsi əhəmiyyətlidir və nəticələr bütün hallarda səs -küydən təsirlənir.

    Statistik Bölgələrin Birləşməsi [30] (SRM) metodu, intensivlik fərqinin mütləq dəyəri ilə ölçülmüş kənarları olan 4-bağlılığı istifadə edərək piksellərin qrafikini qurmaqla başlayır. Əvvəlcə hər piksel tək bir piksel bölgəsi meydana gətirir. SRM daha sonra bu kənarları prioritet növbədə sıralayır və statik bir predikat istifadə edərək kənar piksellərə aid olan cari bölgələri birləşdirib -birləşdirməməyə qərar verir.

    Bölgə yetişdirmə üsullarından biri toxumlu bölgə yetişdirmə üsuludur. Bu üsul, şəkil ilə birlikdə bir dəstə toxum alır. Toxumlar bölünəcək obyektlərin hər birini qeyd edir. Bölgələr, bölgələrə ayrılmamış bütün qonşu piksellərin bölgələrlə müqayisəsi ilə təkrar -təkrar böyüyür. The difference between a pixel's intensity value and the region's mean, δ , is used as a measure of similarity. The pixel with the smallest difference measured in this way is assigned to the respective region. This process continues until all pixels are assigned to a region. Because seeded region growing requires seeds as additional input, the segmentation results are dependent on the choice of seeds, and noise in the image can cause the seeds to be poorly placed.

    One variant of this technique, proposed by Haralick and Shapiro (1985), [1] is based on pixel intensities. The mean and scatter of the region and the intensity of the candidate pixel are used to compute a test statistic. If the test statistic is sufficiently small, the pixel is added to the region, and the region’s mean and scatter are recomputed. Otherwise, the pixel is rejected, and is used to form a new region.

    Split-and-merge segmentation is based on a quadtree partition of an image. It is sometimes called quadtree segmentation.

    This method starts at the root of the tree that represents the whole image. If it is found non-uniform (not homogeneous), then it is split into four child squares (the splitting process), and so on. If, in contrast, four child squares are homogeneous, they are merged as several connected components (the merging process). The node in the tree is a segmented node. This process continues recursively until no further splits or merges are possible. [32] [33] When a special data structure is involved in the implementation of the algorithm of the method, its time complexity can reach O ( n log ⁡ n ) , an optimal algorithm of the method. [34]

    Using a partial differential equation (PDE)-based method and solving the PDE equation by a numerical scheme, one can segment the image. [35] Curve propagation is a popular technique in this category, with numerous applications to object extraction, object tracking, stereo reconstruction, etc. The central idea is to evolve an initial curve towards the lowest potential of a cost function, where its definition reflects the task to be addressed. As for most inverse problems, the minimization of the cost functional is non-trivial and imposes certain smoothness constraints on the solution, which in the present case can be expressed as geometrical constraints on the evolving curve.

    Parametric methods Edit

    Lagrangian techniques are based on parameterizing the contour according to some sampling strategy and then evolving each element according to image and internal terms. Such techniques are fast and efficient, however the original "purely parametric" formulation (due to Kass, Witkin and Terzopoulos in 1987 and known as "snakes"), is generally criticized for its limitations regarding the choice of sampling strategy, the internal geometric properties of the curve, topology changes (curve splitting and merging), addressing problems in higher dimensions, etc.. Nowadays, efficient "discretized" formulations have been developed to address these limitations while maintaining high efficiency. In both cases, energy minimization is generally conducted using a steepest-gradient descent, whereby derivatives are computed using, e.g., finite differences.

    Level-set methods Edit

    The level-set method was initially proposed to track moving interfaces by Dervieux and Thomasset [36] [37] in 1979 and 1981 and was later reinvented by Osher and Sethian in 1988. [38] This has spread across various imaging domains in the late 1990s. It can be used to efficiently address the problem of curve/surface/etc. propagation in an implicit manner. The central idea is to represent the evolving contour using a signed function whose zero corresponds to the actual contour. Then, according to the motion equation of the contour, one can easily derive a similar flow for the implicit surface that when applied to the zero level will reflect the propagation of the contour. The level-set method affords numerous advantages: it is implicit, is parameter-free, provides a direct way to estimate the geometric properties of the evolving structure, allows for change of topology, and is intrinsic. It can be used to define an optimization framework, as proposed by Zhao, Merriman and Osher in 1996. One can conclude that it is a very convenient framework for addressing numerous applications of computer vision and medical image analysis. [39] Research into various level-set data structures has led to very efficient implementations of this method.

    Fast marching methods Edit

    The fast marching method has been used in image segmentation, [40] and this model has been improved (permitting both positive and negative propagation speeds) in an approach called the generalized fast marching method. [41]

    The goal of variational methods is to find a segmentation which is optimal with respect to a specific energy functional. The functionals consist of a data fitting term and a regularizing terms. A classical representative is the Potts model defined for an image f by

    Graph partitioning methods are an effective tools for image segmentation since they model the impact of pixel neighborhoods on a given cluster of pixels or pixel, under the assumption of homogeneity in images. In these methods, the image is modeled as a weighted, undirected graph. Usually a pixel or a group of pixels are associated with nodes and edge weights define the (dis)similarity between the neighborhood pixels. The graph (image) is then partitioned according to a criterion designed to model "good" clusters. Each partition of the nodes (pixels) output from these algorithms are considered an object segment in the image. Some popular algorithms of this category are normalized cuts, [44] random walker, [45] minimum cut, [46] isoperimetric partitioning, [47] minimum spanning tree-based segmentation, [48] and segmentation-based object categorization.

    Markov random fields Edit

    The application of Markov random fields (MRF) for images was suggested in early 1984 by Geman and Geman. [49] Their strong mathematical foundation and ability to provide a global optimum even when defined on local features proved to be the foundation for novel research in the domain of image analysis, de-noising and segmentation. MRFs are completely characterized by their prior probability distributions, marginal probability distributions, cliques, smoothing constraint as well as criterion for updating values. The criterion for image segmentation using MRFs is restated as finding the labelling scheme which has maximum probability for a given set of features. The broad categories of image segmentation using MRFs are supervised and unsupervised segmentation.

    Supervised image segmentation using MRF and MAP Edit

    In terms of image segmentation, the function that MRFs seek to maximize is the probability of identifying a labelling scheme given a particular set of features are detected in the image. This is a restatement of the maximum a posteriori estimation method.

    The generic algorithm for image segmentation using MAP is given below:

    1. Define the neighborhood of each feature (random variable in MRF terms).
      Generally this includes 1st-order or 2nd-order neighbors.
    2. Set initial probabilities P(fi) > for each feature as 0 or
    3. harada fi ∈ Σ is the set containing features extracted
      for pixel i and define an initial set of clusters.
    4. Using the training data compute the mean ( μi ) and variance ( σi ) for each label. This is termed as class statistics.
    5. Compute the marginal distribution for the given labeling scheme P(fi | i) using Bayes' theorem and the class statistics calculated earlier. A Gaussian model is used for the marginal distribution. 1 σ ( ℓ i ) 2 π e − ( f i − μ ( ℓ i ) ) 2 / ( 2 σ ( ℓ i ) 2 ) d ℓ i )>>>e^<-(f_-mu (ell _))^<2>/(2sigma (ell _)^<2>)>,dell _>
    6. Calculate the probability of each class label given the neighborhood defined previously.
      Clique potentials are used to model the social impact in labeling.
    7. Iterate over new prior probabilities and redefine clusters such that these probabilities are maximized.
      This is done using a variety of optimization algorithms described below.
    8. Stop when probability is maximized and labeling scheme does not change.
      The calculations can be implemented in log likelihood terms as well.

    Optimization algorithms Edit

    Each optimization algorithm is an adaptation of models from a variety of fields and they are set apart by their unique cost functions. The common trait of cost functions is to penalize change in pixel value as well as difference in pixel label when compared to labels of neighboring pixels.

    Iterated conditional modes/gradient descent Edit

    The iterated conditional modes (ICM) algorithm tries to reconstruct the ideal labeling scheme by changing the values of each pixel over each iteration and evaluating the energy of the new labeling scheme using the cost function given below,

    Simulated annealing (SA) Edit

    Derived as an analogue of annealing in metallurgy, simulated annealing (SA) uses change in pixel label over iterations and estimates the difference in energy of each newly formed graph to the initial data. If the newly formed graph is more profitable, in terms of low energy cost, given by:

    the algorithm selects the newly formed graph. Simulated annealing requires the input of temperature schedules which directly affects the speed of convergence of the system, as well as energy threshold for minimization to occur.

    Alternative algorithms Edit

    A range of other methods exist for solving simple as well as higher order MRFs. They include Maximization of Posterior Marginal, Multi-scale MAP estimation, [50] Multiple Resolution segmentation [51] and more. Apart from likelihood estimates, graph-cut using maximum flow [52] and other highly constrained graph based methods [53] [54] exist for solving MRFs.

    Image segmentation using MRF and expectation–maximization Edit

    The expectation–maximization algorithm is utilized to iteratively estimate the a posterior probabilities and distributions of labeling when no training data is available and no estimate of segmentation model can be formed. A general approach is to use histograms to represent the features of an image and proceed as outlined briefly in this three-step algorithm:

    1. A random estimate of the model parameters is utilized.

    2. E step: Estimate class statistics based on the random segmentation model defined. Using these, compute the conditional probability of belonging to a label given the feature set is calculated using naive Bayes' theorem.

    3. M step: The established relevance of a given feature set to a labeling scheme is now used to compute the a priori estimate of a given label in the second part of the algorithm. Since the actual number of total labels is unknown (from a training data set), a hidden estimate of the number of labels given by the user is utilized in computations.

    Disadvantages of MAP and EM based image segmentation Edit

    1. Exact MAP estimates cannot be easily computed.
    2. Approximate MAP estimates are computationally expensive to calculate.
    3. Extension to multi-class labeling degrades performance and increases storage required.
    4. Reliable estimation of parameters for EM is required for global optima to be achieved.
    5. Based on method of optimization, segmentation may cluster to local minima.

    The watershed transformation considers the gradient magnitude of an image as a topographic surface. Pixels having the highest gradient magnitude intensities (GMIs) correspond to watershed lines, which represent the region boundaries. Water placed on any pixel enclosed by a common watershed line flows downhill to a common local intensity minimum (LIM). Pixels draining to a common minimum form a catch basin, which represents a segment. .

    The central assumption of model-based approaches is that the structures of interest have a tendency towards a particular shape. Therefore, one can seek a probabilistic model that characterizes the shape and its variation. When segmenting an image, constraints can be imposed using this model as a prior. [55] Such a task may involve (i) registration of the training examples to a common pose, (ii) probabilistic representation of the variation of the registered samples, and (iii) statistical inference between the model and the image. Other important methods in the literature for model-based segmentation include active shape models and active appearance models.

    Image segmentations are computed at multiple scales in scale space and sometimes propagated from coarse to fine scales see scale-space segmentation.

    Segmentation criteria can be arbitrarily complex and may take into account global as well as local criteria. A common requirement is that each region must be connected in some sense.

    One-dimensional hierarchical signal segmentation Edit

    Witkin's seminal work [56] [57] in scale space included the notion that a one-dimensional signal could be unambiguously segmented into regions, with one scale parameter controlling the scale of segmentation.

    A key observation is that the zero-crossings of the second derivatives (minima and maxima of the first derivative or slope) of multi-scale-smoothed versions of a signal form a nesting tree, which defines hierarchical relations between segments at different scales. Specifically, slope extrema at coarse scales can be traced back to corresponding features at fine scales. When a slope maximum and slope minimum annihilate each other at a larger scale, the three segments that they separated merge into one segment, thus defining the hierarchy of segments.

    Image segmentation and primal sketch Edit

    There have been numerous research works in this area, out of which a few have now reached a state where they can be applied either with interactive manual intervention (usually with application to medical imaging) or fully automatically. The following is a brief overview of some of the main research ideas that current approaches are based upon.

    The nesting structure that Witkin described is, however, specific for one-dimensional signals and does not trivially transfer to higher-dimensional images. Nevertheless, this general idea has inspired several other authors to investigate coarse-to-fine schemes for image segmentation. Koenderink [58] proposed to study how iso-intensity contours evolve over scales and this approach was investigated in more detail by Lifshitz and Pizer. [59] Unfortunately, however, the intensity of image features changes over scales, which implies that it is hard to trace coarse-scale image features to finer scales using iso-intensity information.

    Lindeberg [60] [61] studied the problem of linking local extrema and saddle points over scales, and proposed an image representation called the scale-space primal sketch which makes explicit the relations between structures at different scales, and also makes explicit which image features are stable over large ranges of scale including locally appropriate scales for those. Bergholm proposed to detect edges at coarse scales in scale-space and then trace them back to finer scales with manual choice of both the coarse detection scale and the fine localization scale.

    Gauch and Pizer [62] studied the complementary problem of ridges and valleys at multiple scales and developed a tool for interactive image segmentation based on multi-scale watersheds. The use of multi-scale watershed with application to the gradient map has also been investigated by Olsen and Nielsen [63] and been carried over to clinical use by Dam. [64] Vincken et al. [65] proposed a hyperstack for defining probabilistic relations between image structures at different scales. The use of stable image structures over scales has been furthered by Ahuja [66] [67] and his co-workers into a fully automated system. A fully automatic brain segmentation algorithm based on closely related ideas of multi-scale watersheds has been presented by Undeman and Lindeberg [68] and been extensively tested in brain databases.

    These ideas for multi-scale image segmentation by linking image structures over scales have also been picked up by Florack and Kuijper. [69] Bijaoui and Rué [70] associate structures detected in scale-space above a minimum noise threshold into an object tree which spans multiple scales and corresponds to a kind of feature in the original signal. Extracted features are accurately reconstructed using an iterative conjugate gradient matrix method.

    In one kind of segmentation, the user outlines the region of interest with the mouse clicks and algorithms are applied so that the path that best fits the edge of the image is shown.

    Techniques like SIOX, Livewire, Intelligent Scissors or IT-SNAPS are used in this kind of segmentation. In an alternative kind of semi-automatic segmentation, the algorithms return a spatial-taxon (i.e. foreground, object-group, object or object-part) selected by the user or designated via prior probabilities. [71] [72]

    Most of the aforementioned segmentation methods are based only on color information of pixels in the image. Humans use much more knowledge when performing image segmentation, but implementing this knowledge would cost considerable human engineering and computational time, and would require a huge domain knowledge database which does not currently exist. Trainable segmentation methods, such as neural network segmentation, overcome these issues by modeling the domain knowledge from a dataset of labeled pixels.

    An image segmentation neural network can process small areas of an image to extract simple features such as edges. [73] Another neural network, or any decision-making mechanism, can then combine these features to label the areas of an image accordingly. A type of network designed this way is the Kohonen map.

    Pulse-coupled neural networks (PCNNs) are neural models proposed by modeling a cat’s visual cortex and developed for high-performance biomimetic image processing. In 1989, Reinhard Eckhorn introduced a neural model to emulate the mechanism of a cat’s visual cortex. The Eckhorn model provided a simple and effective tool for studying the visual cortex of small mammals, and was soon recognized as having significant application potential in image processing. In 1994, the Eckhorn model was adapted to be an image processing algorithm by John L. Johnson, who termed this algorithm Pulse-Coupled Neural Network. [74] Over the past decade, PCNNs have been utilized for a variety of image processing applications, including: image segmentation, feature generation, face extraction, motion detection, region growing, noise reduction, and so on. A PCNN is a two-dimensional neural network. Each neuron in the network corresponds to one pixel in an input image, receiving its corresponding pixel’s color information (e.g. intensity) as an external stimulus. Each neuron also connects with its neighboring neurons, receiving local stimuli from them. The external and local stimuli are combined in an internal activation system, which accumulates the stimuli until it exceeds a dynamic threshold, resulting in a pulse output. Through iterative computation, PCNN neurons produce temporal series of pulse outputs. The temporal series of pulse outputs contain information of input images and can be utilized for various image processing applications, such as image segmentation and feature generation. Compared with conventional image processing means, PCNNs have several significant merits, including robustness against noise, independence of geometric variations in input patterns, capability of bridging minor intensity variations in input patterns, etc.

    U-Net is a convolutional neural network which takes as input an image and outputs a label for each pixel. [75] U-Net initially was developed to detect cell boundaries in biomedical images. U-Net follows classical autoencoder architecture, as such it contains two sub-structures. The encoder structure follows the traditional stack of convolutional and max pooling layers to increase the receptive field as it goes through the layers. It is used to capture the context in the image. The decoder structure utilizes transposed convolution layers for upsampling so that the end dimensions are close to that of the input image. Skip connections are placed between convolution and transposed convolution layers of the same shape in order to preserve details that would have been lost otherwise.

    In addition to pixel-level semantic segmentation tasks which assign a given category to each pixel, modern segmentation applications include instance-level semantic segmentation tasks in which each individual in a given category must be uniquely identified, as well as panoptic segmentation tasks which combines these two tasks to provide a more complete scene segmentation. [76]

    Related images such as a photo album or a sequence of video frames often contain semantically similar objects and scenes, therefore it is often beneficial to exploit such correlations. [77] The task of simultaneously segmenting scenes from related images or video frames is termed co-segmentation, [11] which is typically used in human action localization. Unlike conventional bounding box-based object detection, human action localization methods provide finer-grained results, typically per-image segmentation masks delineating the human object of interest and its action category (e.g., Segment-Tube [12] ). Techniques such as dynamic Markov Networks, CNN and LSTM are often employed to exploit the inter-frame correlations.

    There are many other methods of segmentation like multispectral segmentation or connectivity-based segmentation based on DTI images. [78] [79]

    Several segmentation benchmarks are available for comparing the performance of segmentation methods with the state-of-the-art segmentation methods on standardized sets:


    The Practicalities of a Vertical Market

    While vertical markets concentrate on a specific industry or demographic, these concentrated markets can still have a wide customer base. A wide vertical market customer base is advantageous because the higher the demand for a specific product is, the greater the revenue opportunity becomes.

    In a vertical market, customers usually have a high level of spending power, which often leads to requiring more attention in each customer relationship. This relationship-building is often crucial because of the market’s narrow focus. Customers within a vertical market typically rely on a single service provider to meet their long-term needs. Vertical market companies are also usually better positioned to understand market trends and how events affect their clients.


    Entering Statistical Journals

    General Ledger provides two ways to enter statistical journals. You can enter journals with only statistical debit and credit amounts. If your user profile permits, you can also combine monetary and statistical amounts in the same journal line.

    Qeyd: Statistical journal entries do not require balanced debits and credits.

    Qeyd: If you use Reporting Currencies (Journal or Subledger Level), statistical journals will be generated for your reporting currencies, but the journals are not affected by the currency conversion process.

    To enter a statistical journal:

    Navigate to the Enter Journals window.

    Enter optional batch information.

    Enter your journal information, specifying STAT for the journal Currency.

    Enter your journal lines, using statistical debit and credit amounts. The debits do not need to equal credits for a statistical journal.

    To enter a combined statistical and monetary journal:

    Set the profile option Journals: Mix Statistical and Monetary to Yes.

    Define statistical units of measure for the natural account segment values for which you want to combine statistical and monetary journals.

    Navigate to the Enter Journals window.

    Enter optional batch information.

    Enter your journal information.

    Enter your journal lines, using debit and credit amounts in any monetary currency.

    Enter the statistical Quantity for each journal line. General Ledger automatically displays the Unit of Measure associated with the natural account segment value for the line.

    Əlaqəli Mövzular

    Setting General Ledger Profile Options, Oracle General Ledger Reference Guide

    Defining Statistical Units of Measure, Oracle General Ledger Implementation Guide

    Data Access Sets, Oracle General Ledger Implementation Guide


    Useful Segmentation

    Hill-Rom’s executives were conscious that onetime fixes to the sales force, such as tinkering with compensation, typically lead to incremental improvements at best and often fail to raise productivity. Improving the company’s overall economics would require a broader restructuring.

    The first order of business was building the right customer segmentation model. Some customers were willing and able to invest in the latest technology and services, while others valued standard, “good enough” products. Both types of customers were important, but they had different requirements and needed to be treated differently.

    The company’s existing sales approach was essentially based on the size of the health care facility, determined by attributes like the number of staffed beds and medical care specialties. In a sense, this was logical, since size influences the level of spending. The more beds a hospital or nursing home has and the more services it offers, the greater the likelihood that capital funding will be set aside on a regular basis to replace or acquire equipment. But this approach was not particularly useful for understanding customer needs, which can be quite heterogeneous, or for discerning more detailed patterns of purchasing behavior. Marshall Dahneke, then the company’s vice president of marketing and one of the authors of this article, worked with a team of insiders and Mercer consultants and discovered that, while the size of a facility was indeed important, less obvious characteristics also affected purchasing behavior. These included financial metrics such as the customer’s capital spending and profit margins, operating metrics such as occupancy rate, and even a facility’s mix of insurance payers.

    Based on regression analysis of existing customer data, the project team sorted Hill-Rom’s hospital customers into five segments, drew profiles of those segments, and further hypothesized the future dollar value of each to Hill-Rom. The team members then interviewed salespeople and a sampling of customers from each of the proposed segments to validate the data and the hypotheses. They followed the same process for nursing home customers, which produced three additional segments. A total of eight segments would be unwieldy to manage, they realized, so they divided the eight segments into two groups, açarprime customers, based on overall similarities of needs and priorities. Two separate sales forces, reporting to the same senior sales managers, would serve each customer group.

    Key customers have far higher total capital expenditures on medical products. They buy more high-end equipment. They replace equipment, on average, 40% sooner than prime customers. They not only buy equipment more frequently but also are more likely to seek out in-depth, customized consultation. They’re looking for comprehensive solutions to their problems, and they tend to view purchases as investments.

    Prime customers, because of greater cost pressures, are generally more concerned about getting the features and functions they need for the best possible price. They still value Hill-Rom’s reputation, support, and industry expertise, but they’re less able to afford high-end products and services. They tend to buy individual products rather than whole systems. Fulfillment time and responsiveness are often more critical for prime customers, as they often wait to make purchases until the need is urgent. (For a complete profile of these two customer types, see the exhibit “Hill-Rom’s New Customer Segments.”)

    Hill-Rom’s New Customer Segments

    When Hill-Rom’s customers are sorted in this way, facility size is no longer the driving factor. There are 50-bed hospitals and 250-bed nursing homes in the same segment. Dividing customers according to their own preferences allows Hill-Rom to better understand why different customers do business differently with the company. It also allows the organization to monitor how much time the sales force spends with each segment, thereby ensuring that the sales force best meets the different needs of each segment.

    From its research on customer priorities, the project team determined that Hill-Rom’s allocation of sales resources was skewed. A time and cost analysis revealed that the company was making a significant effort to sell to and serve both segments in the same manner, resulting in high overall sales costs. Salespeople typically were expected to cover all facilities in a given geography and felt compelled to make regular calls on each account. So some sales teams were taking a highly consultative approach when the account’s profile and purchase behavior (as revealed in the new segmentation analysis) warranted another approach. The cost of sales for prime customers was, the team learned, four to five times higher than it was for key customers—which, with 20/20 hindsight, wasn’t surprising. The sales force had basically been treating all customers the same way and trying to sell prime customers a level of service and innovation that they did not value or could not afford.


    2 Cavab 2

    The layout in igraph is defined in a matrix with 2 columns and a row for each node. The first column indicates its x position and the second its y position, and scale is not relevant (it is always rescaled to fit a -1 to 1 plotting area. You can get this layout before plotting by just calling the layout function on the graph:

    This way you can change it in any way you want manually, and then send it to the plot:

    It also seems that you can set the argument params to control the layout abit. This is a list containing an argument root that apparently can be used to set the root of the graph. Assign this a number of the node (renember that igraph uses C like indexes for nodes, first one is 0). So setting the root at "C":

    EDIT: Also the RGraphViz has some nice tree-layouts in it that might be worth checking out.

    This is a modified snippet of the source codes from my package, which uses a same kind of layout matrix to define placement of nodes in a graph, that you might find useful:

    What this function does is transform a matrix specifying the layout in a grid (similar to layout() ) to a two-column layout with x and y positions. Define a matrix of zeros and for each node integer from 1 to the total number of nodes ( this is the igraph ID + 1 ).