Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Novel Immune Image Template Set for Fuzzy Image Segmentation and its Application Research

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU95153" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU95153 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Novel Immune Image Template Set for Fuzzy Image Segmentation and its Application Research

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Image segmentation is one of the classic problems in the computer vision field. Although a lot of successful operators and algorithms have been proposed, fuzzy image segmentation does not always achieve satisfactory results. This paper is inspired by Positive Selection Algorithm and Negative Selection Algorithm and, is based on the mechanism and process where T-cell is activated by the MHC molecule. A new positive selection algorithm is introduced which establishes so-called templates set for immune detection. This algorithm is based on processing of image information represented as a gray value statistic rather than arithmetic gradient formulation. It is comprised of a template set not just a single template. Therefore it gives good results for different images. The presented algorithm is used for image segmentation into objects, background and fuzzy edge in fuzzy infrared images.

  • Název v anglickém jazyce

    A Novel Immune Image Template Set for Fuzzy Image Segmentation and its Application Research

  • Popis výsledku anglicky

    Image segmentation is one of the classic problems in the computer vision field. Although a lot of successful operators and algorithms have been proposed, fuzzy image segmentation does not always achieve satisfactory results. This paper is inspired by Positive Selection Algorithm and Negative Selection Algorithm and, is based on the mechanism and process where T-cell is activated by the MHC molecule. A new positive selection algorithm is introduced which establishes so-called templates set for immune detection. This algorithm is based on processing of image information represented as a gray value statistic rather than arithmetic gradient formulation. It is comprised of a template set not just a single template. Therefore it gives good results for different images. The presented algorithm is used for image segmentation into objects, background and fuzzy edge in fuzzy infrared images.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/ME10123" target="_blank" >ME10123: Výzkum algoritmů pro zpracování digitálních obrazů a obrazových sekvencí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    34th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP 2011)

  • ISBN

    978-1-4577-1409-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    544-548

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Neuveden

  • Místo konání akce

    Budapest

  • Datum konání akce

    18. 8. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku