Fuzzy mathematical morphologies: A comparative study

Bloch, Isabelle; Maître, H.

doi:10.1016/0031-3203(94)00312-a

Cited by 337 publications

(224 citation statements)

References 22 publications

Supporting

Mentioning

210

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Az 1980-as és 90-es évek elején főleg a különböző tagsági függvények összehasonlító elemzésével foglalkoztak a kutatók, ilyen elemzéseket végeztek például DOMBI (1988), és BLOCH & MAITRE (1995). Ma már a különböző tudományágaknak, alkalmazási területnek megfelelően több lehetséges módszer áll rendelkezésre a kapcsolatok leírására (KLIR és BO YUAN, 1995;MCNEILL és THRO, 202 TATÁRVÁRI -PIROS 1994).…”

Section: Bevezetésunclassified

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Tatárvári¹,

Piros²

2017

Agrokem

View full text Add to dashboard Cite

A bemutatott tanulmányok alátámasztják MCBRATNEY és ODEH (1997), valamint JETTER és KOK (2014) összegzését, akik a fuzzy modellezés jelenlegi helyzetének részletes értékelése során kifejtették, hogy a fuzzy rendszerek és modellek a jövő fontos kutatási eszközei lehetnek. A „lágy” számítási módszerek a talaj- az, agrár- és a környezettudományok területén egyre nagyobb teret hódítanak meg. Nagy előnyt jelent a bizonytalan, nem vagy nehezen számszerűsíthető adatok használatának és a határvonalak nem éles, kategóriánként eltérő kijelölésének lehetősége. Megfelelő matematikai és interdiszciplináris kutatói hátteret feltételezve egyszerű, gyors és olcsó módszer, amely a hagyományos eljárásoknál pontosabb, és a laikusok által is értelmezhető eredményeket szolgáltat.

show abstract

Section: Bevezetésunclassified

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Tatárvári¹,

Piros²

2017

Agrokem

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In this new framework and associated with lattices, a new fuzzy morphological image processing has been developed [9,10,5,11,12,23] using Lfuzzy sets A and S as images and structuring elements.…”

Section: Fuzzy Mathematical Morphologymentioning

confidence: 99%

“…In all these cases, fuzzy morphological dilations δ S : L X → L X and fuzzy morphological erosions ε S : L X → L X are defined using some operators of the fuzzy logic [5,9,12].…”

Section: Fuzzy Mathematical Morphologymentioning

confidence: 99%

The incidence relation of an L-Fuzzy Context as structuring element in Fuzzy Mathematical Morphology

Alcalde¹,

Burusco²,

Fuentes-González³

2013

Proceedings of the 8th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology

View full text Add to dashboard Cite

The goal of this work is to prove a link between the Fuzzy Mathematical Morphology and the L-fuzzy Concept Analysis when we are using structuring relations which represent the effect that we want to produce over an initial fuzzy image or signal. In this case, we prove that the problem of obtaining the Lfuzzy concepts of an L-fuzzy context is equivalent to the problem of finding fuzzy images or signals that remain invariant under a fuzzy morphological opening or closing.

show abstract

“…ThereInternational Journal of Computational Intelligence Systems, Vol. 8, Supplement 2 (2015), [16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27] Co-published by Atlantis Press and Taylor & Francis Copyright: the authors 16 fore, edge detection refers to the process of locating discontinuities in an image. 1 There are many different approaches to edge detection with the aim to extract contour features.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Gray Scale Edge Detection using Interval-Valued Fuzzy Relations

Bouchet¹,

Quirós²,

Alonso³

et al. 2015

IJCIS

View full text Add to dashboard Cite

Gray scale edge detection can be modeled using Fuzzy Sets and, in particular, Interval-Valued Fuzzy Sets. This work is focused on studying the performance of several Interval-Valued Fuzzy Sets construction methods for detecting edges in a gray scale image. These construction methods are based on considering information related to the neighborhood of each point. Thus, several construction methods are proposed and tested, showing the approach performing better.

show abstract

Fuzzy mathematical morphologies: A comparative study

Cited by 337 publications

References 22 publications

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

Fuzzy logika az agrár- és környezetkutatásokban

The incidence relation of an L-Fuzzy Context as structuring element in Fuzzy Mathematical Morphology

Gray Scale Edge Detection using Interval-Valued Fuzzy Relations

Contact Info

Product

Resources

About