A comparative performance of gray level image thresholding using normalized graph cut based standard S membership function
Publish place: Iranian Journal of Fuzzy Systems، Vol: 16، Issue: 1
Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 100
This Paper With 15 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-16-1_003
تاریخ نمایه سازی: 17 آبان 1400
Abstract:
In this research paper, we use a normalized graph cut measure as a thresholding principle to separate an object from the background based on the standard S membership function. The implementation of the proposed algorithm known as fuzzy normalized graph cut method. This proposed algorithm compared with the fuzzy entropy method [۲۵], Kittler [۱۱], Rosin [۲۱], Sauvola [۲۳] and Wolf [۳۳] method. Moreover, we examine that in most cases, our algorithm gives the lowest absolute error that improves the segmentation process of gray images. Finally, we change different parameter values in fuzzy normalized graph cut and the effect of the substitutes is studied. Also, we analyze the computational complexity of fuzzy weight matrix (fuzzification) results with a weight matrix (classical) results.
Keywords:
Authors
Narayanamoorthy S
Department of Mathematics, Bharathiar University, Coimbatore - ۶۴۱ ۰۴۶, India.
P Karthick
Department of Mathematics, Bharathiar University, Coimbatore-۶۴۱۰۴۶.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :