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首页> 外文期刊>Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society >Adaptive generalized metrics, distance maps and nearest neighbor transforms on gray tone images
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Adaptive generalized metrics, distance maps and nearest neighbor transforms on gray tone images

机译：灰度图像上的自适应广义度量，距离图和最近邻变换

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This paper aims to introduce and study two novel metrics on gray tone images. These metrics are based on the General Adaptive Neighborhood Image Processing (GANIP) framework that enables to represent an image by spatial neighborhoods, named General Adaptive Neighborhoods (GAN) that fit to their local context. These metrics are generalized in the sense that they do not satisfy all the axioms of a standard mathematical metric. This notion of adaptive generalized metrics leads to the definition of relevant GAN distance maps and GAN nearest neighbor transforms used for image segmentation.
机译：本文旨在介绍和研究有关灰度图像的两个新颖指标。这些度量基于通用自适应邻域图像处理（GANIP）框架，该框架能够通过空间邻域表示图像，该空间邻域称为适合其本地上下文的通用自适应邻域（GAN）。从不满足标准数学指标的所有公理的意义上讲，这些指标是广义的。自适应广义度量的这一概念导致用于图像分割的相关GAN距离图和GAN最近邻变换的定义。

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