Абстрактный

SEMI SUPERVISED IMAGE SEGMENTATION USING OPTIMAL HIERARCHICAL CLUSTERING BY SELECTING INTERESTED REGION AS PRIOR INFORMATION

L.Sankari and Dr.C.Chandrasekar

Image segmentation is to be the first step in image analysis, pattern recognition and feature extraction. It is a critical but primary component of image analysis since it only determines the quality of the final result of image analysis. This paper discuss about the semi supervised image segmentation using hierarchical clustering algorithm. The prior information for the clustering process is given as an interested area selection from image using mouse. Here intensity, color and texture of the image properties are considered. The proposed idea gives more clarity of segmented regions than the existing methods using the other semi supervised method.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию

Индексировано в

Google Scholar
База данных академических журналов
Открыть J-ворота
Академические ключи
ResearchBible
CiteFactor
Библиотека электронных журналов
РефСик
Университет Хамдарда
научный руководитель
Импакт-фактор Международного инновационного журнала (IIJIF)
Международный институт организованных исследований (I2OR)
Cosmos

Посмотреть больше