Toward Application of Sandpile Model in Image Segmentation Based on Extremal Optimization Heuristic
محل انتشار: کنگره ملی مهندسی برق، کامپیوتر و فناوری اطلاعات
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,459
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CECIT01_792
تاریخ نمایه سازی: 14 شهریور 1392
چکیده مقاله:
The sandpile model is a paradigm of self organizing critically (SOC) concept that is inspired by a physics-based intuition for optimization. In this paradigm, physical properties of sandpiles such as avalanche promise improved convergence and lower computations. Extremal Optimization (EO) algorithm is a general-purpose local search heuristic that is based on SOC. Here, application of sandpile model to image segmentation is proposed. In the proposed model, over-segmented images are submitted to the algorithm. Inspired by sandpile model, similar segments then merge, and by using the energy function in Markov random fields (MRF), EO adjusts the labels of pixels. Results indicate that sandpile model can be applicable to image segmentation
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Atieh Gharib
Center of Excellence on Soft Computing and Intelligent Information Processing
Mohammad-Reza Akbarzadeh-T
Center of Excellence on Soft Computing and Intelligent Information Processing
Ahad Harati
Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad
Majid Majid
Software Engineering Deparartment, Islamic Azad University, Mashhad Branch, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :