Оптимизация кусочно-постоянного приближения сегментированного изображения

В статье анализируется проблема сегментации цветового изображения, аппроксимируемого кусочно-постоянными приближениями. Качество сегментации оценивается по классическому среднеквадратичному отклонению (СКО) пикселей приближения от пикселей изображения. Обсуждаются современные версии классических методов кластеризации пикселей изображения посредством минимизации СКО или суммарной квадратичной ошибки. Описываются четыре основные операции с кластерами пикселей и критерии их выполнения для построения оптимизированных приближений. Предлагаются варианты алгоритма преобразования приближения изображения, которые при неизменном числе сегментов обеспечивают оптимизацию приближения как по СКО, так и по зрительному восприятию.