I detta dokument föreslår vi en flerfasig regiontävlingsmodell för texturbildsegmentering. I funktion representeras varje region av en luddig medlemsfunktion och en sannolikhetstäthetsfunktion som uppskattas genom en icke-parametrisk täthetsberäkning av kärnan. Den övergripande algoritmen är mycket effektiv eftersom både den suddiga medlemsfunktionen och sannolikhetstäthetsfunktionen enkelt kan implementeras. Vi tillämpar den föreslagna metoden på syntetiska och naturliga texturbilder och syntetiska bländarradarbilder. Våra experimentella resultat har visat att den föreslagna metoden är konkurrenskraftig med de andra toppmoderna segmenteringsmetoderna.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en flerfasig fuzzy region konkurrensmodell för textur image segmentering.
Kernel Density Estimation Based Multiphase Fuzzy Region Competition Method for Texture Image Segmentation
{'venue': None, 'journal': 'Communications in Computational Physics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}