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【24h】

Performance Evaluation of Preprocessing in Color Image Segmentation

机译：彩色图像分割中的预处理性能评估

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In this article we address the problem of performance of preprocessing before color image segmentation. The main goal of preprocessing is noise removal. Our interests are limited to nonlinear color filters working in the spatial domain. Most often comparing such filters is based on calculation of different quality factors (e.g. PSNR, NCD etc.). The main idea of this article is to use an evaluation function, coming from research on segmentation, to evaluate the performance of preprocessing. The experiments were realized using both original and noisy images corrupted by Gaussian and impulsive noise.
机译：在本文中，我们解决了彩色图像分割之前的预处理性能问题。预处理的主要目标是消除噪音。我们的兴趣仅限于在空间域中工作的非线性滤色镜。大多数情况下，比较此类滤波器的依据是不同质量因子（例如PSNR，NCD等）的计算。本文的主要思想是使用来自分割研究的评估函数来评估预处理的性能。实验是利用原始图像和高斯和脉冲噪声破坏的噪声图像来实现的。

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