Multicriteria Approach to 2D Image De-Noising by Means of Lukasiewicz Algebra with Square Root
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F02%3A00007057" target="_blank" >RIV/60461373:22340/02:00007057 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multicriteria Approach to 2D Image De-Noising by Means of Lukasiewicz Algebra with Square Root
Popis výsledku v původním jazyce
The image de-noising is a practical application of image processing. Both linear and nonlinear filters are used for the noise reduction. The filters, which are realizable in Lukasiewicz algebra with square root, were analyzed first and then they were used for the 2D image de-noising. There is a set of quality measures recommended for the evaluation of de-noising quality. In case of various quality measures we can find the best filter. The Pareto optimality principle and the AIA technique were used for this purpose. The procedures were demonstrated on a set of MRI biomedical images.
Název v anglickém jazyce
Multicriteria Approach to 2D Image De-Noising by Means of Lukasiewicz Algebra with Square Root
Popis výsledku anglicky
The image de-noising is a practical application of image processing. Both linear and nonlinear filters are used for the noise reduction. The filters, which are realizable in Lukasiewicz algebra with square root, were analyzed first and then they were used for the 2D image de-noising. There is a set of quality measures recommended for the evaluation of de-noising quality. In case of various quality measures we can find the best filter. The Pareto optimality principle and the AIA technique were used for this purpose. The procedures were demonstrated on a set of MRI biomedical images.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2002
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Neural Network World
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Svazek periodika
12
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
16
Strana od-do
333-348
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—