論文の概要: Adaptive binarization based on fuzzy integrals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08755v1
• Date: Wed, 4 Mar 2020 18:30:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 12:15:59.832653
• Title: Adaptive binarization based on fuzzy integrals
• Title（参考訳）: ファジィ積分に基づく適応二元化
• Authors: Francesco Bardozzo, Borja De La Osa, Lubomira Horanska, Javier Fumanal-Idocin, Mattia delli Priscoli, Luigi Troiano, Roberto Tagliaferri, Javier Fernandez, Humberto Bustince
• Abstract要約: 本論文は,ファジィ積分のための改良SATの効率的な設計により,ファジィ積分画像に基づく適応バイナライズ手法を提案する。 実験結果から,提案手法は従来のアルゴリズムやサリエンシニューラルネットワークよりも画像品質の閾値付けが優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4836284046629995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive binarization methodologies threshold the intensity of the pixels with respect to adjacent pixels exploiting the integral images. In turn, the integral images are generally computed optimally using the summed-area-table algorithm (SAT). This document presents a new adaptive binarization technique based on fuzzy integral images through an efficient design of a modified SAT for fuzzy integrals. We define this new methodology as FLAT (Fuzzy Local Adaptive Thresholding). The experimental results show that the proposed methodology have produced an image quality thresholding often better than traditional algorithms and saliency neural networks. We propose a new generalization of the Sugeno and CF 1,2 integrals to improve existing results with an efficient integral image computation. Therefore, these new generalized fuzzy integrals can be used as a tool for grayscale processing in real-time and deep-learning applications. Index Terms: Image Thresholding, Image Processing, Fuzzy Integrals, Aggregation Functions
• Abstract（参考訳）: 適応バイナライゼーション手法は、積分画像を利用する隣接画素に対して画素の強度を閾値付けする。 次に、積分画像は総和平均値アルゴリズム(SAT)を用いて最適に計算される。 本論文は,ファジィ積分のための改良SATの効率的な設計により,ファジィ積分画像に基づく適応バイナライズ手法を提案する。 我々はこの新しい手法をフラット(ファジー局所適応しきい値)と定義する。 実験の結果,提案手法は従来のアルゴリズムやニューラルネットワークよりも画像品質のしきい値が良いことがわかった。 本稿では,既存の結果を改善するために,sugeno と cf 1,2 積分の新たな一般化を提案する。 したがって、これらの新しい一般化ファジィ積分は、リアルタイムおよびディープラーニングアプリケーションにおけるグレースケール処理のツールとして使用できる。 インデックス用語:画像閾値、画像処理、ファジィ積分、集約関数

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