СЕГМЕНТАЦИЯ СЛАБОКОНТРАСТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ нечеткости второго порядка

Authors

  • Л. Ахметшина
  • А. Егоров

Keywords:

цифровое слабоконтрастное изображение, функция принадлежности, сегментация, нечеткая кластеризация

Abstract

Исследованы информационные возможности метода сегментации полутоновых слабоконтрастных изображений на основе нечетких множеств 2-го типа, которые отображают понятие «нечеткая степень принадлежности» и дают возможность описания нечеткости в нечетком множестве. Результаты кластеризации демонстрируют, что предложенный подход позволяет повысить чувствительность и достоверность сегментации изображений. Представлены экспериментальные результаты на примере обработки полутоновых медицинских снимков.

References

1. Horst Haußecker Handbook of Computer Vision and Applications. -V. 2. Signal Processing and Pattern Recognition / Horst Haußecker, Hamid R. Tizhoosh.- Academic Press. −1999. −722 р.
2. Yegorov A. Optimizatsiya yarkosti izobrazheniy na osnove neyro-fazzi tekhnologiy / A. Yegorov L. Akhmetshina. Monografiya. − Izd. Lambert.−2015.−139 c.
3. J. C. Bezdek, L. O. Hall, L. P. Clarke. Review of MR image segmentation techniques using pattern recognition. Medical Physical, 1993, 20(4): 1033– 1048.
4. F.C.H. Rhee, C. Hwang, A Type-2 fuzzy c means clustering algorithm, in: Proc. in Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference 4, 2001, pp. 1926–1929.
5. Deepali Aneja. Fuzzy Clustering Algorithms for Effective Medical Image SegmentationI.J.\ Deepali Aneja, Tarun Kumar Rawat \\ Intelligent Systems and Applications, 2013, 11, 55-61

Downloads

Published

2019-01-01