Fuzzy-Bildverarbeitung: Einführung in Theorie und Praxis by Hamid R. Tizhoosh

By Hamid R. Tizhoosh

In den letzten Jahren hat die Fuzzy-Logik auch im Bereich der Mustererkennung Einzug gehalten. Das Buch befaßt sich mit dem Einsatz von Fuzzy-Methoden in der digitalen Bildverarbeitung. Es führt Schritt für Schritt in die Theorie und Praxis der Fuzzy-Bildverarbeitung ein und stellt neue Konzepte, Definitionen und Algorithmen vor. Anhand zahlreicher Beispiele wird die Theorie unmittelbar in die Praxis umgesetzt.
Das Buch wendet sich an alle Wissenschaftler, Ingenieure und Studierenden, die in den Bereichen der Fuzzy-Logik oder der Bildverarbeitung aktiv sind. Vorausgesetzt wird nur eine gewisse Vertrautheit mit Bildverarbeitung; die Grundlagen der Fuzzy-Logik werden in den ersten Kapiteln ausführlich behandelt.

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Denn die U nsicherheit bei der Interpretation bzw. Quantifizierung sprachlicher Ausdrticke wachst mit der Entfemung von Extremfallen. Linguistische Modifikatoren" sind so1che Operatoren, die die Bedeutung einer linguistischen Variablen verandem. Das heiBt konkret, die Zugehorigkeiten werden manipuliert, indem die Form der ZugehOrigkeitsfunktion verandert wird. Die drei wichtigsten Modifikatoren sind Intensitats-, Konzentrations- und Dehnungsoperatoren: II Englisch: linguistic hedge. 5. Untersuchungen zur Quantifzierung sprachlicher Modifikatoren (Quelle der Daten: Freiberger u.

2 wiedergegeben. In der Praxis kommen diese Zugehorigkeitsbilder selten zum Vorschein, denn die Zugehorigkeitswerte werden zunachst ein- oder mehrmalig modifiziert, bevor sie durch eine Rticktransformation (Oefuzzyfizierung) in neue Grauwerte umgewandelt werden. Bemerkungen zur Histogramm-Fuzzyfizierung Die Fuzzyfizierung der Grauwerte mittels Anlehnung der Zugehorigkeitsfunktion an Form und Lage des Histogramms scheint auf den ersten Blick die bekannte Look-Up-Operation in der Bildverarbeitung zu sein, denn die Zugehorigkeiten konnten hier als normierte Grauwerte einer Look-Up-Operation ausgelegt werden.

H. Ruspini (1969) fiihrte das Konzept von Fuzzy-Partitionen in der Clusteranalyse ein. B. Prewitt fest, daB man Bildmengen, die ein Objekt reprasentieren, als Fuzzy-Mengen betrachten kann: " ... a pictorial object is a fuzzy set which is specified by some membership function defined on all picture points. From this point of view, each image point participates in many memberships. Some of this uncertainty is due to degradation, but some of it is inherent. The role of object extraction in machine processing, like the role of figure/ground discrimination in visual perception, is uncertaintyreducing and organizational.

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