logo
calendar16 Dekabr 2019
view64
Основной язык:Русский

Алгоритм сегментации цветных изображений на основе аппарата теории нечетких множеств

Область науки:
pdf

5df75d40c3f34.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В работе рассмотрена задача сегментации цветных изображений. Для решения этой задачи разработан алгоритм, основанный на теории нечетких множеств. Основная идея разработанного алгоритма заключается в формировании подмножеств пикселей, определяющих области, имеющие сходные характеристики, в пространстве характерных признаков анализируемого изображения. Предложенный алгоритм сегментации состоит из двух этапов: 1) формирование пространства характерных признаков на основе анализа некоторой окрестности рассматриваемых элементов изображения по всем базовым цветам используемой цветовой системы; 2) сегментация элементов изображения с применением метода кластеризации данных. Оценка работоспособности разработанного алгоритма проверена при решении задачи сегментации цветных изображений лица.

АВТОРЫ

E.Saliev

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

G.Mirzaev

Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Теги

# 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

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

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

DOI:

Недоступно

Список литературы

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.