The fuzzy c-partition entropy techn

The fuzzy c-partition entropy technique for threshold selection is one of the best image thresholding techniques, but its complexity increases with the number of thresholds. In this paper, the selection of thresholds (fuzzy parameters) was seen as an optimization problem and solved using particle swarm optimization (PSO), differential evolution (DE), genetic (GA) algorithms. The proposed fast approaches have been tested on many images. For example, the processing time of four-level thresholding using PSO, DE and GA is reduced to less than 0. 4s. PSO, DE and GA show equal performance when the number of thresholds is small. When the number of thresholds is greater, the PSO algorithm performs better than GA and DE in terms of precision and robustness. But the GA algorithm is the most efficient with respect to the execution time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคนิคปุยพาร์ทิชัน c เอนโทรปีสำหรับการเลือกขีดจำกัดเป็นหนึ่งในเทคนิคการ thresholding ภาพที่ดีที่สุด แต่เพิ่มความซับซ้อนของ มีขีดจำกัด ในเอกสารนี้ การเลือกขีดจำกัด (เอิบพารามิเตอร์) ถูกมองว่าเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ และแก้ไขได้โดยใช้อนุภาคฝูงเพิ่มประสิทธิภาพ (PSO), วิวัฒนาการที่แตกต่าง (DE), พันธุกรรม (GA) อัลกอริทึม วิธีรวดเร็วเสนอได้รับการทดสอบในหลายรูป ตัวอย่าง PSO, DE และ GA thresholding ระดับ 4 เวลาจะลดลงเป็น 0 น้อยกว่า 4s PSO, DE และ GA แสดงประสิทธิภาพเท่าเมื่อจำนวนขีดจำกัดมีขนาดเล็ก เมื่อหมายเลขของขีดจำกัดมากกว่า อัลกอริทึม PSO ทำดีกว่า GA และเดอความแม่นยำและเสถียรภาพ แต่อัลกอริทึม GA มีประสิทธิภาพมากที่สุดเกี่ยวกับเวลาการดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เลือนเทคนิคเอนโทรปีคพาร์ทิชันสำหรับการเลือกเกณฑ์เป็นหนึ่งในภาพที่ดีที่สุดเทคนิค thresholding แต่ความซับซ้อนของมันเพิ่มขึ้นกับจำนวนเกณฑ์ ในบทความนี้การเลือกเกณฑ์ (พารามิเตอร์เลือน) ถูกมองว่าเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพและแก้ไขได้โดยใช้การเพิ่มประสิทธิภาพจับกลุ่มอนุภาค (PSO) แตกต่างวิวัฒนาการ (DE) พันธุกรรม (GA) อัลกอริทึม วิธีการที่รวดเร็วที่นำเสนอได้รับการทดสอบในหลาย ๆ ภาพ ยกตัวอย่างเช่นเวลาการประมวลผลของ thresholding สี่ระดับใช้ PSO, GA DE และจะลดลงไปน้อยกว่า 0. 4s PSO, GA DE และแสดงผลการดำเนินงานเท่ากับเมื่อจำนวนของเกณฑ์ที่มีขนาดเล็ก เมื่อจำนวนมากขึ้นเป็นเกณฑ์ขั้นตอนวิธี PSO ดำเนินการดีกว่า GA DE และในแง่ของความแม่นยำและความทนทาน แต่ขั้นตอนวิธี GA มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่เกี่ยวกับเวลาดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ฟัซซี่ c-partition เอนโทรปีเทคนิคสำหรับการเลือกเกณฑ์เป็นหนึ่งในที่ดีที่สุดของภาพการปรับเทคนิค แต่ความซับซ้อนของมันเพิ่มขึ้นกับจำนวนของธรณีประตู ในกระดาษนี้ , เลือกกลอน ( ตัวแปรฟัซซี่ ) ที่เห็นเป็นปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพและการแก้ไขการเพิ่มประสิทธิภาพฝูงอนุภาค ( PSO ) วิวัฒนาการดิฟ ( de ) พันธุกรรม ( GA ) อัลกอริธึมเสนอวิธีการอย่างรวดเร็วได้รับการทดสอบบนหลายภาพ ตัวอย่างเช่น เวลาในการประมวลผลของการปรับใช้ระบบ 4 ระดับ , และ GA จะลดลงน้อยกว่า 0 4S . PSO เดอ กาแสดงประสิทธิภาพเท่ากับเมื่อจํานวน ซึ่งมีขนาดเล็ก เมื่อจำนวนของเกณฑ์ที่สำคัญกว่า ระบบขั้นตอนวิธีมีประสิทธิภาพดีกว่ากา เดอ ในแง่ของความแม่นยำและความทนทาน .แต่เกมวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเกี่ยวกับการเวลา