logo
calendar16 Dekabr 2019
view64
Main language:Russian

Color image segmentation algorithm based on machine theory of fuzzy sets

Field of Science:
pdf

5df75d40c3f34.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Publish Articlesee more

ARTICLE ANNOTATION

quote
In this paper we consider the problem of segmentation of color images. To solve this problem, an algorithm based on the theory of fuzzy sets is developed. The basic idea of the developed algorithm is to form subsets of pixels that define the region with similar characteristics, in the space of the characteristic features of the analyzed image. The proposed segmentation algorithm consists of two stages: 1) the formation of the characteristic features of the space based on the analysis of a neighborhood of pixels on all basic colors used color system; 2) segmenting image elements using the data clustering method. Evaluation of efficiency of the developed algorithm was tested in solving segmentation tasks of face color images.

AUTHORS

E.Saliev

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

G.Mirzaev

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Tags

# нечеткое множество# fuzzy sets# пространство характерных признак# подмножество пикселов# сегментация цветных изображений# алгоритмы сегментации# анализ изображений# space of characteristic features# subsets of pixels# segmentation of color images# segmentation algorithms# image analysis# норавшан тўплам# характерли белгилар фазоси# пикселлар қуйитўплами# рангли тасвирларни сегментларга# сегментларга ажратиш алгоритми# тасвирларни таҳлил қилиш

OTHER ARTICLES IN THIS JOURNAL

Rate Article

0
0 ratings
5
4
3
2
1

Article Identifiers

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0039

DOI:

Not Available

References

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 752 с.

Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.

Денисов Д.А., Низовкин В.А. Сегментация изображений на ЭВМ // Зарубежная радиоэлектроника. – №10, 1985. – С.5-30.

Pratt W.K. Digital Image Processing. – Wiley, 2007. – 807 p.

Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. − М.: Мир, 1976. – 165 с.

Штовба С.Д. Введение в теорию нечётких множеств и нечёткую логику. – URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1.

Mendel, J.M. Type-2 Fuzzy Sets and Systems and Overview // IEEE Computational Intelligence Magazine. – 2007. – № 2(1). – Pp. 20-29.

Талеб М.А., Старовойтов В.В. Алгоритм сегментации цветных изображений средствами сегментного анализа // Цифровая обработка изображений. – Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 2000. – Вып. 4. – С.107-116.

Пылькин А.Н., Тишкин Р.В. Методы и алгоритмы сегментации изображений. – М.: Горячая линия-Телеком, 2010. – 92 с.

Karnik N.N., Mendel J.M. Centroid of a type-2 fuzzy set. Information Sciences. – 2001. – Vol. 132. – Pp. 195- 220.