Функции принадлежности для переменных разрешения и размеров при нечеткой оценке качества изображения
В статье рассматривается способ формирования терм-множества для лингвистических переменных «Размер изображения» и «Разрешение изображения». Описаны процедура построения и аппроксимации функций принадлежностей данных лингвистических переменных и проведения экспертного оценивания субъективных характер...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2016 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2016
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132052 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Функции принадлежности для переменных разрешения и размеров при нечеткой оценке качества изображения / И.Б. Чеботарева, Н.Е. Кулишова // Штучний інтелект. — 2016. — № 2. — С. 86-94. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | В статье рассматривается способ формирования терм-множества для лингвистических переменных «Размер изображения» и «Разрешение изображения». Описаны процедура построения и аппроксимации функций принадлежностей данных лингвистических переменных и проведения экспертного оценивания субъективных характеристик изображения для определения границ нечетких оценок разрешения и размеров изображения. Данный подход позволяет формализовать процедуру классификации цифровых оригиналов по разрешению и размеру.
In the article the method of forming the term set of "Image Size" and "Image resolution" linguistic variables is considered. The procedure of building and approximation of these linguistic variables membership functions and expert estimation of subjective image characteristics to determine the boundaries of the resolution and image size fuzzy estimates is described. This approach allows formalizing the procedure of digital originals classification by the resolution and size.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |