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Image segmentation using fuzzy sets and fuzzy entropy

机译:基于模糊集和模糊熵的图像分割

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摘要

Image segmentation is used to visualize different objects in an image. The separation of the soft, bonny tissues and background on the lateral skull x-ray plays an important role in producing cephalometric analysis. There are various techniques used for image segmentation. In this paper we propose an algorithm for finding optimal thresholds for segmenting x-ray images. In the proposed work, multi-level segmentation based on fuzzy entropy and fuzzy set theory are used. The proposed system is based on minimizing a fuzzy index, which decreases as the similarity between pixel increases. The performance of the proposed work gives good segmentation results when compared with other works.
机译:图像分割用于可视化图像中的不同对象。头骨侧面X射线上的软,骨组织和背景的分离在进行头颅测量分析中起着重要作用。存在用于图像分割的各种技术。在本文中,我们提出了一种用于寻找分割X射线图像的最佳阈值的算法。在所提出的工作中,使用了基于模糊熵和模糊集理论的多级分割。所提出的系统基于最小化模糊指数,该模糊指数随着像素之间的相似度增加而降低。与其他作品相比,拟议作品的表现可提供良好的细分结果。

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