توضیحات
چکیده
آستانه گذاري تصوير اهميت زيادي در بسياري از كاربردهاي پردازش تصوير، بينائي ماشين و شناسايي الگو دارد. دراين مقاله روش جديد چند مرحله يا براي آستانه گذاري تصوير با استفاده از تئوري فازي و اتوماتاي يادگير ارائه شده است. ابتدا با استفاده از تئوري فازي، ميانگين و انحراف معيار، تصوير به سه ناحيه روشن، تاريك و مبهم افراز ميگردد. سپس براي آستانه گذاري نواحي روشن وتاريك و همچنين ناحيه مبهم تصوير الگوريتم چند مرحله اي طراحي و پياده سازي ميشود. در نواحي تاريك يا روشن با استفاده از ميانگين و انحراف معيار سراسري و در ناحيه مبهم با استفاده از ميانگين و انحراف معيار محلي آستانه گذاري اوليه صورت مي گيرد. مردر حله بعدي آستانه گذاري مذكور با استفاده از اتوماتاييادگير متناسب با ناحيه تصحيح ميگردد. بررسي آستانه گذاري تصاوير مختلف بيانگر بهبود چشمگير نتايج با استفاده از الگوريتم پيشنهادي در مقايسه با ساير الگوريتم هاي مورد بررسي مي باشد .
مقدمه
هدف اساسي از آستانه گذاري تصوير طبقه بندي پيكسل هاي تصوير به دو كلاس زمينه يا پس زمينه بر مبناي مقايسه با سطح آستانه سراسري يا محلي ميباشد. اندازه سطح خاكستري پيكسل هاي موجود در يكي از اين كلاسها بزرگتر يا مساوي سطح آستانه و پيكسلهاي كلاس ديگر كمتر از آستانه مذكور ميباشند و در نتيجه تصوير به دو ناحيه زمينه و پسزمينه تقسيم ميگردد. آستانه گذاري يك ابزار بسيار مهم براي بخش بندي تصوير ميباشد كه به طور گستردهاي در زمينه هاي مختلف پردارش تصوير، شناسايي الگو و بينائي ماشين و غيره بكارميرود. مطالعات زيادي در زمينه انتخاب سطح آستانه مناسب انجام شده است و در نتيجه الگوريتم هاي فراواني براي آستانه گذاري تصوير ارائه گرديده است. اين الگوريتم ها به دو دسته محلي و سراسري تقسيم مي شوند. آستانه گذاري محلي نيز به دو گروه وابسته به نقطه و وابسته به ناحيه تقسيم ميگردد.
ABSTRACT
Image thresholds are very important in many applications of image processing, machine vision and pattern recognition. In this paper, a new multi-stage method for image thresholds is presented using fuzzy and automated theory. First, using the fuzzy theory, mean and standard deviation, the image is divided into three bright, dark and vague areas. Then, a multi-stage algorithm is designed for thresholding the bright and dotted areas as well as the vague area of the image of the multi-stage algorithm. In dark or bright areas, using the mean and standard deviation of the global and in the ambiguous area, using the mean and local deviation of the threshold threshold is done. The next step of the threshold is to correct the threshold by using an area-adjusted automaton. Screening the thresholds of different images indicates a dramatic improvement in the results using the proposed algorithm in comparison with other algorithms.
INTRODUCTION
The main purpose of the image threshold is to classify pixels of the image into two background or background classes based on the comparison with the threshold level of the national or local. The gray level of the pixels in one of these classes is larger than or equal to the threshold level and the other pixels of the other class are less than the threshold, and the resulting image is divided into two background and background areas. Threshold is a very important tool for image segmentation, which is widely used in various fields of image, pattern recognition, machine vision, and so on. A lot of studies have been done in selecting the appropriate threshold level, and as a result, numerous algorithms have been proposed for thresholding the image. These algorithms are divided into local and global categories. The local threshold is also divided into two dependent and point dependent groups.
Year: 2010
Publisher : Eighteenth International Energy Conference of Iran
By : Morteza Muklouki and Fardin Akhlaghian
File Information: persian Language/ 6 Page / size: 1.00 MB
سال :1389
ناشر : هجدهمین کنفرانس بین المللی برق ایران
کاری از : مرتضي مخلوقي و فردين اخلاقيان
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 6 صفحه / حجم : MB 1.00
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.