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) 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 faktor kabur tergantung secara bersamaan pada jarak ruang semua piksel tetangga dan perbedaan abu-tingkat. 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 ke nilai yang sama, mengabaikan piksel berisik dan yang menghasilkan untuk meningkatkan akurasi segmentasi. Selanjutnya,
algoritma ini bebas dari pilihan parameter serta mendorong kinerja segmentasi citra.
K