SEGMENTATION OF GRAYSCALE LOW-CONTRAST IMAGES  USING FUZZY TRANSFORMS OF TYPE-2

L.G. Akhmetshina; A.A. Yegorov

doi:10.34185/1562-9945-1-156-2025-03

Автор(и)

L.G. Akhmetshina
A.A. Yegorov

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-1-156-2025-03

Ключові слова:

слабкоконтрастні зображення, нечіткі методи, візуальний аналіз, функція приналежності, сегментація, нечіткі множини типу-1, нечіткі множини типу-2.

Анотація

В роботі запропоновано алгоритм сегментації напівтонових зображень на основі ітеративного застосування нечітких перетворень типу-1 та типу-2, що забезпечує необхідну деталізацію результуючих зображень для візуального аналізу, запобігаючи при цьому передеталізації, має невелику кількість керуючих параметрів, та, на відміну від алгоритмів нечіткої кластеризації типу FCM, не використовує матрицю центрої-дів, що спрощує розрахунки. Наведено експериментальні результати на прикладі сег-ментації запропонованим алгоритмом реальних напівтонових медичних зображень.

Посилання

Pegat A. Nechetkoye modelirovaniye i upravleniye / A. Pegat; [per. s angl. A.G. Podve-sovskogo, YU.V. Tyumentseva]; pod. red. YU.V. Tyumentseva  M.: BINOM, 2009.  768 s.

Сhi Z. Fuzzy algorithms: With Applications to Image Processing and Pattern Recognition / Z. Сhi, H. Yan, T. Pham – Singapore; – New Jersey; – London; – Hong Kong: Word Scien-tific, 1998. – 225 p.

Forsayt D., Pons J. Komp'yuternoye zreniye: sovremennyy podkhod / D. Forsayt, J. Pons; [per. s angl. A.V. Nazarenko, I. YU. Doroshenko]. – M.; – S.-P.; –K: Vil'yams, 2004. – 926 s.

Bezdek J. C. A Convergence Theorem for The Fuzzy ISODATA Clustering Algorithms / J. C. Bezdek // IEEE Transaction On Pattern Analysis And Machine Intelligence. – 1980. – Vol. 2, – № 1. – Р. 1 – 8.

Rhee F.C.H. A type-2 fuzzy C-means clustering algorithm / F.C.H. Rhee, C. Hwang // IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference – 2001. – Vol. 4. – P. 1926 – 1929.

Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reason-ing / L.A. Zadeh // Inf. Sci. – 1975. – Vol 8. – P. 199 – 249.

Aneja Deepali Fuzzy Clustering Algorithms for Effective Medical Image Segmentation / Deepali Aneja, Tarun Kumar Rawat // International Journal of Intelligent Systems and Appli-cations. – 2013. Vol. 5(11). – P. 55 – 61.

Akhmetshina L. Improvement of Grayscale Images in Orthogonal Ba-sis of the Type‐2 Membership Function / L. Akhmetshina, A. Yegorov // CMIS-2021: The Fourth International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems, April 27, 2021, Zaporizhzhia. – P. 465 – 474.

Yegorov A. Optimizatsiya yarkosti izobrazheniy na osnove neyro-fazzi tekhnologiy / A. Yegorov, L. Akhmetshina // Monografiya. Lambert. – 2015. – 139 P.

Hassanien A. A comparative study on digital mammography enhancement algorithms based on fuzzy theory / A. Hassanien, A. Badr // Studies in Informatics and Control. – 2003. – Vol. 12., № 1. – Р. 1 − 31.