A comparative performance of gray level image thresholding using normalized graph cut based standard S membership function
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
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 [25], Kittler [11], Rosin [21], Sauvola [23] and Wolf [33] 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:
Language:
English
Published:
Iranian journal of fuzzy systems, Volume:16 Issue: 1, Jan-Feb 2019
Pages:
17 to 31
magiran.com/p1952451
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!