The seeded region growing algorithm

The seeded region growing algorithm for image segmentation,
proposed by Adams and Bischof [2],
is a completely robust, and easy to execute method.

This method is very effective in machine vision applications,
where the image data vary widely,
as this method is completely dependent on the image composition data.

This method can be easily applied to gray scale images,
and can be extended to color images after suitable choice of color space.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภูมิภาคเงินอัลกอริทึมสำหรับแบ่งภาพ การเจริญเติบโต อดัมส์และ Bischof [2], เสนอ มีสมบูรณ์ประสิทธิภาพ และง่ายต่อการดำเนินการวิธีการ วิธีนี้มีประสิทธิภาพมากในการใช้งานเครื่องวิสัยทัศน์ ซึ่งข้อมูลภาพแตกต่างกัน เป็นวิธีการนี้จะขึ้นอยู่กับบนข้อมูลองค์ประกอบภาพ วิธีนี้สามารถใช้ได้กับภาพโทนสีเทา และสามารถขยายภาพสีจากทางเลือกที่เหมาะสมของพื้นที่สี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมล็ดภูมิภาคอัลกอริทึมที่เพิ่มขึ้นสำหรับการแบ่งส่วนภาพ
ที่เสนอโดยอดัมส์และ Bischof [2]
เป็นที่แข็งแกร่งสมบูรณ์และง่ายต่อการดำเนินการวิธี. วิธีนี้เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการใช้งานมองเห็นเครื่องที่มีข้อมูลภาพที่แตกต่างกันเป็นวิธีนี้คือ สมบูรณ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลองค์ประกอบภาพ. วิธีการนี้สามารถใช้ง่ายสีเทาภาพขนาดและสามารถขยายภาพสีหลังจากที่ทางเลือกที่เหมาะสมของพื้นที่สี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในภูมิภาคเติบโตขั้นตอนวิธีสำหรับการแบ่งส่วนภาพเมล็ด ,ที่เสนอโดย อดัมส์ และ bischof [ 2 ]ที่มีประสิทธิภาพสมบูรณ์และง่ายที่จะดำเนินการวิธีการที่วิธีนี้เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการมองเห็นเครื่องซึ่งข้อมูลภาพที่แตกต่างกันอย่างกว้างขวางวิธีนี้จะสมบูรณ์ขึ้นอยู่กับภาพองค์ประกอบข้อมูลวิธีการนี้สามารถนำไปใช้ได้กับภาพระดับสีเทาและสามารถขยายภาพสีหลังจากทางเลือกที่เหมาะสมของพื้นที่สี