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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Approach to Image Segmentation Based on Interval Type-2 Fuzzy Subtractive Clustering

verfasst von : Long Thanh Ngo, Binh Huy Pham

Erschienen in: Intelligent Information and Database Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The paper deals with an approach to image segmentation using interval type-2 fuzzy subtractive clustering (IT2-SC). The IT2-SC algorithm is proposed based on extension of subtractive clustering algorithm (SC) with fuzziness parameter

m

. And to manage uncertainty of the parameter

m

, we have expanded the SC algorithm to interval type-2 fuzzy subtractive clustering (IT2-SC) using two fuzziness parameters

m

1

and

m

2

which creates a footprint of uncertainty (FOU) for the fuzzifier. The input image is extracted RGB values as input space of IT2-SC; number of clusters is automatically identified based on parameters of the algorithm and image properties. The experiments of image segmentation are implemented in variety of images with statistics.

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Metadaten
Titel
Approach to Image Segmentation Based on Interval Type-2 Fuzzy Subtractive Clustering
verfasst von
Long Thanh Ngo
Binh Huy Pham
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28490-8_1