Image segmentation based on Fuzzy entropy and Gestalt principles
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی پژوهش در علوم و مهندسی
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 538
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICRSIE02_168
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
The main purpose of image segmentation is achieve more information from specific regions of the image which help the analysis and interpretation of objects in scene. In this paper, an unsupervised method is provided for gray images segmentation. This method is a combination of two processing steps which are performed hierarchically and in parallel form. In the process of image segmentation with the proposed method, before the beginning of each stage of the hierarchical merging in image segmentation, degree of fuzzy homogeneity of the pixels in each subset of the image would be measured which including a region and all its adjacent regions, and regions that present higher mutual information in these subsets would be selected as a place of growth and then, in the next step, a gestalt principles based grouping method would be used in order to obtain meaningful information from these local optimal. The proposed method was compared to two other unsupervised algorithms. The segmentation results using proposed method on Berkeley dataset indicate good performance for PRI, VoI and Covering indices compared to other algorithms.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Bahareh Partonia
Department of computer engineering, Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, Iran,
Seyyed Javad Seyyed Mahdavi Chabok
Department of computer engineering, Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, Iran,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :