A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Thresholding Based Image Segmentation Aided by Kleene Algebra Segmentação de imagens baseada em limites auxiliada por Kleene Algebra

Makoto ISHIKAWA, Naotake KAMIURA, Yutaka HATA

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Resumo:

Este artigo propõe um método de segmentação baseado em limiares auxiliado pela Álgebra de Kleene. Para uma determinada imagem incluindo algumas regiões de interesse (abreviadamente ROIs) com o nível de intensidade coerente, suponha que podemos segmentar cada ROI na aplicação da técnica de limiar. Três estados segmentados são então derivados para cada ROI: Escassez denotada pelo valor lógico 0, Correto denotado por 1 e Excesso denotado por 2. Os estados segmentados para cada ROI na imagem podem ser então expressos em um sistema lógico ternário. Nosso objetivo é então definido para encontrar o estado "Correto (1)" para cada ROI. Primeiro, é proposta a função unate, que é um modelo de procedimento baseado na Álgebra de Kleene. Porém, este método não é completo para alguns casos, ou seja, a proporção de segmentação correta é de cerca de 70% para segmentação de três e quatro ROI. Para os casos com falha, as operações de Brzozowski, que são definidas na álgebra de De Morgan, podem acomodar a localização completa de todos os estados "Corretos". Finalmente, aplicamos esses procedimentos a problemas de segmentação de uma imagem de RM do cérebro humano e de uma imagem de TC do pé. Como resultado, podemos encontrar todos os estados “1” para os ROIs, ou seja, podemos segmentar corretamente os ROIs.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E82-D No.5 pp.962-967
Data de publicação
1999/05/25
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Issue on Multiple-Valued Logic and Its Applications)
Categoria
Probabilidade e Álgebra de Kleene

autores

Palavra-chave