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J-GLOBAL ID：200902292534489970   整理番号：09A0116279

画像セグメンテーションのための新しいneutrosophy手法

New neutrosophic approach to image segmentation

著者 (4件)： GUO Yanhui (School of Computer Sci. and technology, Harbin, Inst. of Technol., Harbin, 150001 China) ,  GUO Yanhui (Dep. of Computer Sci., Utah State Univ., Logan, UT 84322, USA) ,  CHENG H.d. (School of Computer Sci. and technology, Harbin, Inst. of Technol., Harbin, 150001 China) ,  CHENG H.d. (Dep. of Computer Sci., Utah State Univ., Logan, UT 84322, USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 42  号： 5  ページ： 587-595  発行年： 2009年05月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： neutrosophy理論の一部であるneutrosophy集合(NS)では,ニュートラリティの始まり,性質やスコープおよびさまざまな概念的なスペクトルとの関わりを研究している。NSは最近提案された形式的フレームワークである。しかし与えられた応用あるいは分野に対して,NSを技術的な観点から特定する必要がある。ここではいくつかの概念と操作を定義した後で,NSを画像のセグメンテーションに適用した。画像を,T,IとFの三つのメンバシップ集合を用いて記述したNS領域に変換した。NSのエントロピを定義し,これを用いて不確実性を評価した。α-平均とβ-強調操作の二つの操作を用いて,この集合の不確実性を低減した。最後にこの方法を用いて,γ-平均クラスタリングにより画像セグメンテーションを行った。さまざまな画像上で実験を行った。この手法により画像を自動的,効果的にセグメンテーションできることを,実験結果により実証した。とくにこれにより,きれいな画像およびさまざまな雑音レベルの雑音を有する画像を,セグメンテーションできる。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  *形式的手法【計算機】 ,  操作 ,  概念 ,  エントロピー ,  不確実性 ,  クラスタ化 ,  実証実験 ,  雑音
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 画像セグメンテーション ,  手法