We present here an improved fuzzy c

We present here an improved fuzzy cmeans (IFCM) algorithm for image segmentation by
introducing local information and tradeoff weighted
fuzzy factor. An improved FCM algorithm is introduced
to segment the image which is affected by noise, outlier
or any other artifacts. The tradeoff weighted fuzzy
factor depends simultaneously on the space distance of
all neighboring pixels and their gray-level difference.
By using this factor, the new algorithm can accurately
estimate the damping extent of neighboring pixels. Also
after iteration by iteration, membership values of the
noisy as well as of the no-noisy pixels gradually tend to
a similar value, ignoring the noisy pixels and which
yields to improve segmentation accuracy. Furthermore,
this algorithm is free of any parameter selection as well
as prompting the image segmentation performance.
K

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Kami hadir di sini algoritma peningkatan kabur cmeans (IFCM) untuk gambar segmentasi olehmemperkenalkan informasi lokal dan tradeoff tertimbangfaktor kabur. Algoritma FCM peningkatan diperkenalkanuntuk segmen gambar yang terpengaruh oleh kebisingan, outlieratau artefak lain. Tradeoff tertimbang kaburfaktor tergantung secara bersamaan pada jarak RuangSemua tetangga piksel dan perbedaan tingkat abu-abu.Dengan menggunakan faktor ini, algoritma baru dapat secara akuratmemperkirakan sejauh redaman tetangga piksel. Jugasetelah iterasi oleh iterasi, nilai keanggotaanberisik karena baik sebagai piksel tidak berisik secara bertahap cenderungserupa nilai, mengabaikan berisik piksel dan yanghasil untuk meningkatkan ketepatan segmentasi. Selain itu,algoritma ini tidak seleksi parameter apapun jugasebagai mendorong kinerja segmentasi image.K

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Kami hadir di sini algoritma ditingkatkan cmeans kabur (IFCM) untuk segmentasi citra dengan
memperkenalkan informasi lokal dan tradeoff tertimbang
faktor fuzzy. Sebuah algoritma FCM ditingkatkan diperkenalkan
ke segmen gambar yang dipengaruhi oleh kebisingan, outlier
atau artefak lainnya. Tradeoff tertimbang kabur
faktor tergantung secara bersamaan pada jarak ruang
semua piksel tetangga dan perbedaan gray-level mereka.
Dengan menggunakan faktor ini, algoritma baru dapat secara akurat
memperkirakan tingkat redaman piksel tetangga. Juga
setelah iterasi oleh iterasi, nilai-nilai keanggotaan
bising serta dari piksel tidak ada bising secara bertahap cenderung
nilai yang sama, mengabaikan piksel berisik dan yang
menghasilkan untuk meningkatkan akurasi segmentasi. Selanjutnya,
algoritma ini bebas dari pilihan parameter serta
sebagai mendorong kinerja segmentasi citra.
K