scholarly journals Fuzzy Image Processing, Analysis and Visualization Methods for Hydro-Dams and Hydro-Sites Surveillance and Monitoring

Author(s):  
Gordan Mihaela ◽  
Dancea Ovidiu ◽  
Cislariu Mihaela ◽  
Stoian Ioan ◽  
Vlaicu Aurel
Keyword(s):  
Author(s):  
Ingrid Lorena Argote Pedraza ◽  
John Faber Archila Diaz ◽  
Renan Moreira Pinto ◽  
Marcelo Becker ◽  
Mario Luiz Tronco

Author(s):  
Sarni Suhaila Rahim ◽  
Vasile Palade ◽  
Chrisina Jayne ◽  
Andreas Holzinger ◽  
James Shuttleworth

2007 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
pp. 257-264 ◽  
Author(s):  
G. Sainarayanan ◽  
R. Nagarajan ◽  
Sazali Yaacob

1992 ◽  
Vol 94 (5) ◽  
pp. 397-405 ◽  
Author(s):  
Senmao Lin ◽  
Itsuo Kumazawa ◽  
Shuqun Zhang

2020 ◽  
Vol 8 (6) ◽  
pp. 4210-4215

Aim: To design diagnostic expert system using fuzzy image processing for diabetic retinopathy, measures diabetic eye morbidity. Method: From this research paper, diagnosing diabetic retinopathy using fuzzy image processing for diabetic patients. Firstly collection of OCT images of the patient who has diabetic retinopathy. Author’s proposed method finds out the edge detection of the OCT image. Then fuzzy logic is applied on that result of image processing. Design a fuzzy rules and input- output parameter. This method gives accurate diagnosing the diabetic retinopathy from the image of the patient’s retina images. Result: This diagnostic system gives patient’s eye morbidity, vision threatening of the diabetic patients. In the result, edges of the retina images, and from that retinal ruptures, thickness of the proliferative in the retina. From these result, diagnostic of diabetic retinopathy conditions such as PDR, NPDR, and NORMAL, and CSME in the diabetic patients. Conclusion: author has design diagnostic system for endocrinologist and ophthalmology to diagnosed diabetic retinopathy in the patients. From this system doctors don’t need patients for diagnosing purposed.


2017 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 94-102
Author(s):  
Aditya Kurniawan

Algoritma ini didesain untuk menginterpretasikan objek gambar berupa huruf yang nantinya akan dianalisa dan diubah dalam bentuk teks/string. Penelitian ini menggunakan scanner untuk mengambil gambar, setelah itu gambar akan diproses kedalam tahap penginterpretasian image. Sistem akan menyimpan huruf-huruf teks tersebut menjadi array dan mengurutkannya sehingga menjadi sebuah kalimat yang sama persis dengan image yang diambil. Penelitian ini mengimplementasikan sebuah metode fuzzy image processing dengan menggunakan fuzzy Multi Attribute Decision Making (MADM), yaitu sebuah logika fuzzy yang digunakan bukan sebagai control plant, melainkan digunakan untuk pengambilan keputusan berdasarkan atribut yang berjumlah lebih dari dua. Keputusan yang diambil oleh metode yang diterapkan akan menghasilkan sebuah keputusan berupa huruf yang terbaca dari sebuah image. Berdasarkan hasil uji coba dapat disimpulkan bahwa hubungan antara ukuran font dan akurasi recognizing adalah saling mempengaruhi. Huruf yang dapat di baca paling baik adalah pada index font 9, 10, dan 11 yaitu untuk ukuran font 36, 48 dan 72. Hubungan antara akurasi dan kerapatan teks untuk single dan double adalah tidak saling mempengaruhi. Hubungan antara akurasi dan kerapatan teks untuk banyaknya huruf dalam 1 baris adalah saling mempengaruhi. Sedangkan urutan huruf yang paling sulit di baca adalah kelompok huruf (E, I, X, Y, B, C) setelah itu urutan yang lebih mudah dibaca/dikenali adalah sisanya yaitu huruf  A, D,E,F,G,H,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W, dan Z.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document