Uluchshenie izobrazheniq i segmentaciq s ispol'zowaniem metodow mqgkih wychislenij

U. Seshadri

ISBN 10: 6204323008 / ISBN 13: 9786204323008

Editore: Sciencia Scripts Dez 2021, 2021

Riguardo questo articolo

Neuware -V ätoj knige opisywaetsq segmentaciq izobrazhenij w neskol'kih masshtabah s pomosch'ü integracii s razlichnymi strukturami. Jeti metody opiraütsq na granichnuü, texturnuü i netexturnuü informaciü dlq segmentacii izobrazhenij w neskol'kih masshtabah. V dannoj rabote utwerzhdaetsq, chto woprosy wybora masshtaba i obnaruzheniq struktur ne mogut rassmatriwat'sq otdel'no dlq segmentacii. Metody mqgkih wychislenij naibolee podhodqt dlq resheniq takogo roda problem. Nechetkaq segmentaciq izobrazhenij - äto zadacha, kotoraq klassificiruet pixeli izobrazheniq s pomosch'ü razlichnyh metok takim obrazom, chtoby izobrazhenie bylo razdeleno na neperesekaüschiesq pomechennye oblasti. V dannoj dissertacii izuchaütsq i razrabatywaütsq metody, osnowannye na nechetkoj klasterizacii: metod nechetkoj äntropii, nechetkaq logika na osnowe prawil tipa II, obnaruzhenie kraew na osnowe gradientnoj nechetkoj logiki, obobschennyj metod nechetkih C-srednih i treugol'naq model' nechetkoj äntropii dlq izobrazhenij swerhwysokogo razresheniq. Jexperimenty byli prowedeny na izwestnyh bazah dannyh izobrazhenij, rezul'taty predstawleny w wide tablic i grafikow dlq ob#ektiwnogo analiza i wyhodnyh dannyh whodnyh izobrazhenij dlq sub#ektiwnogo analiza.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 148 pp. Russisch.

Codice articolo 9786204323008

Dati bibliografici

• Titolo: Uluchshenie izobrazheniq i segmentaciq s ispol'zowaniem metodow mqgkih wychislenij
• Editore: Sciencia Scripts Dez 2021
• Data di pubblicazione: 2021
• ISBN 10: 6204323008
• ISBN 13: 9786204323008
• Rilegatura: Taschenbuch
• Condizione: Neu

Descrizione articolo

Riassunto

В этой книге описывается сегментация изображений в нескольких масштабах с помощью интеграции с различными структурами. Эти методы опираются на граничную, текстурную и нетекстурную информацию для сегментации изображений в нескольких масштабах. В данной работе утверждается, что вопросы выбора масштаба и обнаружения структур не могут рассматриваться отдельно для сегментации. Методы мягких вычислений наиболее подходят для решения такого рода проблем. Нечеткая сегментация изображений - это задача, которая классифицирует пиксели изображения с помощью различных меток таким образом, чтобы изображение было разделено на непересекающиеся помеченные области. В данной диссертации изучаются и разрабатываются методы, основанные на нечеткой кластеризации: метод нечеткой энтропии, нечеткая логика на основе правил типа II, обнаружение краев на основе градиентной нечеткой логики, обобщенный метод нечетких C-средних и треугольная модель нечеткой энтропии для изображений сверхвысокого разрешения. Эксперименты были проведены на известных базах данных изображений, результаты представлены в виде таблиц и графиков для объективного анализа и выходных данных входных изображений для субъективного анализа.