فایل ورد کامل روش سریع و دشوار تنظیم سطح برای بخش ‌بندی تصاویر با استفاده از روش خوشه‌ بندی فازی و شبکه بولتزمن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل روش سریع و دشوار تنظیم سطح برای بخش ‌بندی تصاویر با استفاده از روش خوشه‌ بندی فازی و شبکه بولتزمن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

۵- نتیجه‌گیری
در این مقاله، روش بخش‌بندی تنظیم سطح تصویر را براساس اید توقف کانتور تحولی مربوط به میزان عضویت پیکسل فعال به منظور درون یا بیرون بودن کانتور تحولی را نشان می‌دهد. این روند با کمک ماتریس پارتیشن FCM انجام شده است. LSE از طریق استفاده از LBM بسیار همگون، ساده و قدرتمند انجام شده است که به این روش امکان انتخاب مناسب اجرای GPU را می‌دهد. این روش نتایج امیدوارکننده‌ای در بر داشت. نتایج تجربی در تصاویر دنیای واقعی و پزشکی حاکی از عملکرد مناسب روش پیشنهادی برحسب سرعت، کارآیی با وجود ناهمگونی، دقت، مقاومت در برابر نویز و کارآیی با وجود کانتور اولیه است. پژوهش‌های بیشتر می‌تواند اجرای روش پیشنهادی با استفاده از ابزار موازی نظیر GPU در راستای بهره‌برداری کامل از LBM باشد. این روش برای بخش‌بندی تصاویر سه بعدی سریع‌تر و مناسب‌تر است. نتایج بخش‌بندی را می‌توان از طریق درج اطلاعات فضایی در FEE ارتقاء داد، اما باید خاطرنشان کرد که تاثیر بر همگونی روش ندارد.

عنوان انگلیسی:A Fast and Robust Level Set Method for Image Segmentation Using Fuzzy Clustering and Lattice Boltzmann Method~~en~~

V. CONCLUSION

In this paper, we have presented a level set image segmentation method based on the idea of stopping the evolving contour according to the degree of membership of the active pixel to be inside or outside of this evolving contour. It is done with the help of the FCM partition matrix. The LSE is solved by using the powerful, simple, and highly parallelizable LBM which allows the method to be a good candidate for GPU implementation. The method gives promising results. Experimental results on medical and real-world images have demonstrated the good performance of the proposed method in terms of speed, effectiveness in the presence of intensity inhomogeneities, accuracy, robustness against noise, and efficiency whatever the initial contour. Future works can be an implementation of the proposed method using a parallel device such as the GPU in order to fully take advantage of the LBM. The method will be faster and suitable for 3-D volume image segmentation. The segmentation result can also be enhanced by inserting spatial information in the FEF, but one should be careful to not affect the parallelizability of the method.

$$en!!