Исследованы информационные возможности метода сегментации слабоконтрастных изображений, который обеспечивает повышение ее чувствительности и точности. Суть его заключается в том, что к функциям принадлежности, получаемым в процессе нечеткой кластеризации на каждом шаге итерации применяется процедура преобразования на базе нечеткой логики. Представлены экспериментальные результаты на примере обработки рентгеновских снимков.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.

  Повний текст PDF - 2.362 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"