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This book explains efficient solutions for segmenting the intensity levels of different types of multilevel images. The authors present hybrid soft computing techniques, which have advantages over conventional soft computing solutions as they incorporate data heterogeneity into the clustering/segmentation procedures.
This is a useful introduction and reference for researchers and graduate students of computer science and electronics engineering, particularly in the domains of image processing and computational intelligence.
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This book explains efficient solutions for segmenting the intensity levels of different types of multilevel images. The authors present hybrid soft computing techniques, which have advantages over conventional soft computing solutions as they incorporate data heterogeneity into the clustering/segmentation procedures.
This is a useful introduction and reference for researchers and graduate students of computer science and electronics engineering, particularly in the domains of image processing and computational intelligence.
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- EditoreSpringer-Verlag New York Inc
- Data di pubblicazione2016
- ISBN 10 3319475231
- ISBN 13 9783319475233
- RilegaturaCopertina rigida
- LinguaInglese
- Numero edizione1
- Numero di pagine235
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Hybrid Soft Computing for Multilevel Image and Data Segmentation
Editore:
Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319475231
ISBN 13: 9783319475233
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explains important image processing approachContributes to broader objective, the development of robust efficient fail-safe hybrid intelligent systemsValuable for researchers and graduate students in the domains of image processing and comp. Codice articolo 129681873
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Hybrid Soft Computing for Multilevel Image and Data Segmentation
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Springer International Publishing Nov 2016, 2016
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