Аннотация: Компьютерный анализ изображения представляет собой автоматическую обработку изображения, в процессе которой происходит определение и классификация расположенных на изображении объектов. Одним из важнейших этапов данного анализа является сегментация изображения, посредством которой на основе множества характеристик (цвет, текстура, яркость и т.д.) выполняется разбиение исходного изображения на множество непересекающихся областей. Важность этапа заключается в значительном влиянии сегментации на конечный результат анализа.
Объектом исследования является метод текстурной сегментации изображения на основе построения и использования матриц яркостной зависимости. Предметом исследования является влияние текстурных признаков на качество сегментации изображения. Особое внимание уделяется вычислению значений текстурных признаков и критериев оценки сегментации.
Методология исследования основана на анализе текстурной сегментации изображений с помощью эмпирических критериев оценки и эталонной сегментации. Основным выводом проведённого исследования является заключение о выборе набора текстурных признаков, которые показали лучшие результаты сегментации. Данный вывод сделан на основе анализа значений выбранных критериев оценки качества сегментации. Текстурная сегментация изображений и вычисление критериев оценки выполнялось на основе разработанной программы на языке программирования C++. Новизна исследования заключается в анализе текстурных признаков относительно качества сегментации изображений, выполненной на их основе.

Abstract: Computer image analysis is an automatic image processing, in the process of which the definition and classification of objects located on the image takes place. One of the most important stages of this analysis is image segmentation, by means of which, based on a set of characteristics (color, texture, brightness, etc.), the initial image is divided into many non-intersecting areas. The importance of the stage lies in the significant impact of segmentation on the final result of the analysis.The object of the research is the method of texture segmentation of the image based on the construction and use of luminance dependence matrices. The subject of the research is the effect of textural features on the quality of image segmentation. Special attention is paid to the calculation of the textural attributes and segmentation evaluation criteria.The research methodology is based on the analysis of texture segmentation of images using empirical evaluation criteria and reference segmentation. The main conclusion of the study is the conclusion about the choice of a set of textural features that showed the best segmentation results. This conclusion was made on the basis of the analysis of the values of the selected criteria for assessing the quality of segmentation. The textural segmentation of images and the evaluation criteria were performed on the basis of the developed program in the C ++ programming language. The novelty of the study is in the analysis of textural characteristics regarding the quality of image segmentation, made on their basis.