Dempster-Shafer's Basic Probability Assignment Based on Fuzzy Membership Functions
Boudraa, Abdel−Ouahab (IRENav. Ecole Navale (Brest−Armees, França))
Bentabet, Ayachi (Sherbrooke University. Department of Mathematics and Computers Sciences)
Salzenstein, Fabien (ULP Strasbourg. Laboratoire Phase)
Guillon, Laurent (IRENav. Ecole Navale (Brest−Armees, França))

Data:	2004
Resum:	In this paper, an image segmentation method based on Dempster-Shafer evidence theory is proposed. Basic probability assignment (bpa) is estimated in unsupervised way using pixels fuzzy membership degrees derived from image histogram. No assumption is made about the images data distribution. bpa is estimated at pixel level. The effectiveness of the method is demonstrated on synthetic and real images.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	Data fusion ; Basic probability assignment ; Image segmentation ; Demspter-Shafer evidence theory ; Fuzzy membership functions ; Fusió de dades ; Assignació de propabilitat bàsica ; Segmentació visual ; Teoria d'evidències de Demspter-Shafer
Publicat a:	ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, V. 4 n. 1 (2004) p. 1-10, ISSN 1577-5097

Adreça original: https://elcvia.cvc.uab.es/article/view/v4-n1-boudraa-bentabet-salzenstein
Adreça alternativa: https://raco.cat/index.php/ELCVIA/article/view/31600
DOI: 10.5565/rev/elcvia.68

9 p, 217.0 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles publicats > ELCVIA
Articles > Articles de recerca