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【2h】

Improving a rough set theory-based segmentation approach using adaptable threshold selection and perceptual color spaces

机译：使用适应性阈值选择和感知颜色空间改进基于粗糙的基于理论的分割方法

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Rocio A. Lizarraga-Morales; Raul E. Sanchez-Yanez; Victor Ayala-Ramirez; Alberto J. Patlan-Rosales;
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年度 2014
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1. Improving a rough set theory-based segmentation approach using adaptable threshold selection and perceptual color spaces [J] . Rocio A. Lizarraga-Morales, Raul E. Sanchez-Yanez, Victor Ayala-Ramirez, Journal of electronic imaging . 2014,第1期

机译：使用自适应阈值选择和感知色空间改进基于粗糙集理论的分割方法
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机译：基于粗糙集和区域合并的多光谱图像色彩分割新算法
3. Color image segmentation: Rough-set theoretic approach [J] . Milind M. Mushrif, Ajoy K. Ray Pattern recognition letters . 2008,第4期

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4. Rough Set Theory-Based Image Segmentation: A Comparison of Approaches in Two Color Spaces [C] . Patlan-Rosales Alberto J., Sanchez-Yanez Raul E. 2012 Ninth Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference . 2012

机译：基于粗糙集理论的图像分割：两种颜色空间中方法的比较
5. An architecture for a diagnostic/prognostic system with rough set feature selection and diagnostic decision fusion capabilities. [D] . Lee, Seungkoo. 2002

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6. A Gene selection approach based on the fisher linear discriminant and the neighborhood rough set [O] . Lin Sun, Xiaoyu Zhang, Jiucheng Xu, 2018

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