메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper presents a fuzzy relaxation algorithm, which is based on the possibility and FAM instead of the probability and compatibility coefficients used in most of existing probabilistic relaxation algorithms. Because of eliminating stages for estimating of compatibility coefficients and normalization of the probability estimates. the proposed fuzzy relaxation algorithm increases the parallelism and has a simple iteration scheme. The construction of fuzzy relaxation scheme consists of the following three tasks: (1) Definition of in/output linguistic variables, their term sets, and possibility. (2) Definition of FAM rule bases for relaxation using fuzzy compound relations. (3) Construction of the iteration scheme for calculating the new possibility estimates. Applications to region segmentation and edge detection algorithms show that the proposed method can be used for not only reducing the image ambiguity and segmentation errors, but also enhancing the raw edge iteratively.

목차

Abstract

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Modeling an Image into Fuzzy Geometry

Ⅲ. Fuzzy Relaxation Algorithm

Ⅳ. Application to Segmentation of Bimodal Image

Ⅴ. Application for Edge Detection of Natural Image

Ⅵ. Conclusion

References

저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017764866