The aim of this paper is to present a novel method of image segmentation based on multiresolution analysis. The main idea consists of the extraction of image parts which are coherent and are enclosed by a coherent region classified to another type. Segmentation is processed in two steps. The first, consists of pixel classification into predefined types and the second is detection of the hierarchical structure of an image. The method is presented here on examples being biomedical images but it may be also applied to analyze other types of images.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Metody wyznaczania decyzji w zadaniach optymalizacji wielo-kryterialnej polegająna wyznaczaniu rozwiązań Pareto-optymalnych i wyborze spośród nich określonej decyzji (decyzji preferowanej), w zależności od subiektywnych preferencji decydenta. W trakcie całego procesu wyznaczania decyzji preferowanej zbiór N kryteriów pozostaje niezmienny. Podejście przedstawione w pracy jest odmienne. Mianowicie, wybór decyzji preferowanej jest dokonywany na bazie porównania zbiorów Pareto-optymalnych dla różnych kombinacji k (1
EN
Methods concerning decision-making in multicriterial cases consist in the determination of Pareto optimal solutions and selection from them a preferred one, according to some subjective opinions of the decision-maker. The approach presented in this paper is different, namely - the determination of the preferred solution is done on the basis of the comparison of Pareto-optimal sets for different combinations of k (\
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.