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【24h】

Image Segmentation Using Gabor Filter and K-Means Clustering Method

机译：使用Gabor滤波器和K-means聚类方法的图像分割

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Segmentation in digital images is a process to separate an object from a background so that the object can be processed for other purposes. Often also used in supporting technology related to the image to find the desired result point and solve the problem of image segmentation. Segmentation is an important step in processing object recognition in image images, so some areas like health, chemical industry, and some other fields desperately need this technique. The purpose of this research is to analyze the result of image segmentation using Gabor Filter and K-means Clustering method which is used to assist the initial process of image segmentation. Several studies have been produced and developed in relation to this field and produce quality output. This is a challenge for researchers to continue the research history of advanced image processing to improve the quality of research results obtained and increasingly shows the seriousness of interest of researchers in this field including the field of image processing. In the image segmentation research, the segmentation used the K-means Clustering method, while the feature extraction method uses Gabor filter.
机译：数字图像中的分段是从背景中分离对象的过程，以便可以为其他目的处理对象。通常还用于支持与图像相关的技术，以找到所需的结果点并解决图像分割问题。分割是在图像图像中处理对象识别的重要步骤，因此某些区域，如健康，化学工业，以及一些其他领域拼命地需要这种技术。本研究的目的是使用Gabor滤波器和K-Means聚类方法分析图像分割的结果，该方法用于帮助图像分割的初始过程。有关该领域的生产和开发了几项研究，并产生了质量输出。这对研究人员来说，这是一项挑战，以便继续高级图像处理的研究历史，以提高获得的研究成果的质量，越来越多地显示了该领域的研究人员的严重性，包括图像处理领域。在图像分割研究中，分割使用K-means聚类方法，而特征提取方法使用Gabor滤波器。

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