Aprimoramento e segmentação de imagem usando técnicas de computação suave
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Este livro descreve a segmentação de imagens em múltiplas escalas através da integração com diferentes estruturas. Estas técnicas baseiam-se em informações de fronteira, texturizadas e não texturizadas para a segmentação de imagens em múltiplas escalas. Este trabalho argumenta que as questões de selecção de escalas e detecção de estruturas não podem ser tratadas separadamente para a segmentação. As técnicas de computação suave são as mais adequadas para resolver este tipo de problemas. A segmentação de imagem difusa é uma tarefa que classifica os pixels de uma image...
Este livro descreve a segmentação de imagens em múltiplas escalas através da integração com diferentes estruturas. Estas técnicas baseiam-se em informações de fronteira, texturizadas e não texturizadas para a segmentação de imagens em múltiplas escalas. Este trabalho argumenta que as questões de selecção de escalas e detecção de estruturas não podem ser tratadas separadamente para a segmentação. As técnicas de computação suave são as mais adequadas para resolver este tipo de problemas. A segmentação de imagem difusa é uma tarefa que classifica os pixels de uma imagem usando rótulos diferentes para que a imagem seja dividida em regiões rotuladas não sobrepostas. Nesta dissertação são estudadas e desenvolvidas técnicas baseadas em grupos de Fuzzy Entropia Fuzzy, lógica fuzzy Type-II baseada em regras, detecção de bordas baseada em lógica fuzzy gradiente, meios Fuzzy C generalizados e modelo triangular Fuzzy Entropia Fuzzy para imagens de super-resolução. Os experimentos foram feitos em bases de dados de imagens conhecidas e os resultados são produzidos na forma de tabelas e gráficos para análise objetiva e as saídas das imagens de entrada são colocadas para análise subjetiva.
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