I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 7 ,  p p .   3 40 2 ~ 3 4 1 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ec e. v 7 i6 . p p 3 40 2 - 341 0          3402       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Fu zz y  Regio n Me rg ing   U sing   Fu zzy Si m ila ri ty M ea sure m ent     o n I m a g e Seg m en tatio n         Wa w a n  G un a w a n 1 ,   Ag us   Z a ina l A rif in 2 ,   Ra ra s m a y a   I nd ra s w a ri 3 ,   Dini Adni   Na v a s t a ra 4   1 De p a rtme n t  o f   S c ien c e ,   In f o rm a t ic   En g in e e rin g ,  I n stit u t  T e k n o lo g i  S u m a tera ,   Ba n d a r  L a m p u n g ,   In d o n e sia   2 , 3, 4 De p a rtem e n t  o f   In f o r m a ti c s,  I n stit u t   T e k n o lo g i  S e p u lu h   No p e m b e r,   S u ra b a y a ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   8 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Sep   8 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Sep   25 ,   2 0 1 7       S o m e   i m a g e ’s  re g io n s   h a v e   u n b a lan c e   in f o r m a ti o n ,   su c h   a s  b lu rre d   c o n to u r ,  sh a d e ,   a n d   u n e v e n   b rig h t n e ss .   T h o se   re g io n s   a re   c a ll e d   a s  a m b ig u o u s   re g io n s .   Am b ig u o u s  re g io n   c a u se   p ro b lem   d u rin g   re g io n   m e rg in g   p ro c e ss   in   in tera c ti v e   ima g e   s e g m e n tatio n   b e c a u se   th a t  re g io n   h a s  d o u b le  in f o r m a ti o n ,  b o t h   a s  o b jec t  a n d   b a c k g ro u n d .   W e   p ro p o se d   a   n e w   re g io n   m e rg i n g   stra teg y   u sin g   f u z z y   si m il a rit y   m e a su re m e n t  f o r   i m a g e   s e g m e n tatio n .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   h a s  f o u r   s tep s ;  t h e   f irst   s tep   is  i n it ial   se g m e n tatio n   u sin g   mean - sh if t   a lg o rit h m .   T h e   s e c o n d   ste p   is  g iv in g   ma rk e rs   m a n u a ll y   to   in d ica te  th e   o b jec t   a n d   b a c k g ro u n d   re g io n .   T h e   th ird   st ep   is  d e term in in g   th e   f u z z y   re g io n   o r   a m b ig u o u s  re g io n   in   t h e   im a g e s .   T h e   las t  st ep   is  f u z z y   re g io n   m e r g in g   u sin g   f u z z y   si m il a rit y   m e a su re m e n t .   Th e   e x p e ri m e n tal  re su lt s  d e m o n stra ted   th a t   th e   p r o p o se d   m e th o d   is  a b le  to   se g m e n t  n a tu ra l   im a g e s   a n d   d e n tal   p a n o ra m ic   im a g e s   su c c e ss f u ll y   w it h   th e   a v e ra g e   v a lu e   o f   m isc l a ss i f ica ti o n   e rro r  (M E )   1 . 9 6 %   a n d   5 . 4 7 % ,   re sp e c ti v e ly .   K ey w o r d :   Am b i g u o u s   r eg io n   I m ag e  s e g m e n tatio n   Fu zz y   r eg io n   m er g in g   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   W a w an   Gu n a w a n ,    Dep ar t m en t o f   Scie n ce ,   I n f o r m atic s   E n g in ee r i n g ,     I n s tit u t T ek n o lo g i Su m ater a,     B an d ar   L a m p u n g ,   I n d o n es ia .   E m ail:  w a w a n . g u n a w a n @ if . i t er a. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Seg m en tatio n   is   a  b asic  p r o ce s s   i n   i m a g e  p r o ce s s in g .   T h e  p u r p o s e  o f   s e g m en tatio n   i s   to   d iv id e  th e   i m a g e  i n to   r eg io n s   t h at  h av e   h o m o g en o u s   f ea tu r es   o r   h a v e  t h e  s a m e   ch ar ac ter is tics ,   e. g . ,   c o n to u r s ,   co lo r s ,   a n d   co n tr ast  [ 1 ] , [ 2 ] .   I n   g en er al,   im ag e  s e g m e n tatio n   m eth o d s   ca n   b e  d iv id ed   a m o n g   t h r ee   ca teg o r ies,  n a m el y   au to m at ic,   s e m i - a u to m at ic,   an d   m an u al   [ 3 ] .   Au to m a tic  i m a g e  s e g m e n tatio n   m eth o d s   ca n   b e  ca teg o r ized   in t o   s ev er al  g r o u p s ,   n a m el y   t h e  h is to g r a m - b ased ,   ed g e - b ased ,   r eg io n - b ased   [ 4 ] , [ 5 ] ,   an d   h y b r id   tech n iq u e  [ 6 ] .  A lt h o u g h   a u to m at ic  s e g m en ta tio n   m eth o d   i s   f ast,  o p ti m izat io n   p r o ce s s   n ee d s   to   b e  d o n e   to   g et  t h e  o p ti m al  p ar am eter s   th at  g r ea tl y   a f f ec t t h e  ac cu r ac y   o f   au to m atic  s e g m en tatio n   r es u lt s   [ 7 ] .   Au to m a tic  s e g m en ta tio n   m eth o d s   h av e  d r a w b ac k s   w h e n   th e  o b j ec t  an d   th e  b ac k g r o u n d   r eg io n   o f   th e   i m a g e  d id   n o t   h a v e  a   clea r   d iv id in g   li n e,   ca u s i n g   a  d i f f er en ce   i n   p er ce p tio n   b et w ee n   t h e  r es u lt s   o f   t h e  s eg m e n tatio n   m eth o d   a n d   t h e  u s er ' s   w is h e s   [ 8 ] .   Se m i - a u to m atic  s e g m en ta tio n   m et h o d   h a s   b ee n   d ev elo p ed   to   o v er co m e  t h at  p r o b le m   b y   p r o v id in g   ad d itio n a l  i n f o r m a tio n   f r o m   t h e  u s er   to   a s s i s t   th e  s y s te m   in   t h e  s eg m e n tatio n   p r o ce s s .   U n d er   th ese  co n d itio n s ,   o u r   s t u d y   u s ed   a  s e m i - a u to m atic  s e g m e n tatio n   ap p r o ac h   o r   o f ten   r e f er r ed   to   as th e  in ter ac tiv e  i m ag e  s eg m e n tatio n .   I n   i n ter ac ti v e  i m a g e  s e g m e n ta tio n ,   u s er   ca n   i n ter ac t   b y   p r o v id in g   i n p u t   ( u s er   m ar k i n g )   th a t  h elp s   t h e   s y s te m   in   t h e  d eter m i n atio n   o f   th e  o b j ec t  an d   th e  b ac k g r o u n d   ar ea   in   th e  i m a g e.   Se v er al  s tu d ies  r elate d   to   s e m i - a u to m a tic  s eg m e n tatio n   h av e  b ee n   p r o p o s ed   b y   [ 3 ] , [ 9 ] - [ 1 2 ] .   B ased   o n   th o s e   s tu d y ,   in ter ac tiv e  i m ag e   s eg m e n tatio n   co n s is t  o f   f o u r   m ai n   s tag e s .   T h e  f ir s t  s ta g e  is   d iv id in g   th e  i m ag e  i n to   s ev er al  s m all  r eg io n s   ( r eg io n   s p lit tin g )   to   g et  t h e  i n i tial  s e g m en ta tio n .   T h e  s ec o n d   s tag e   is   u s er   m ar k in g   m a n u al l y   s o m e  r e g io n s   as   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  R eg io n   Mer g in g   Usi n g   F u z z y   S imila r ity  Mea s u r e men t o n   I ma g e  S e g men ta tio n     ( W a w a n   Gu n a w a n )   3403   o b j ec t  o r   b ac k g r o u n d .   T h e  th ir d   s tag e  i s   t h e  e x tr ac ti n g   ea c h   r eg io n   b ased   o n   its   f ea tu r es,  s u ch   as  co lo r ,   s h ap e,   m e m b er s h ip   f u n ctio n ,   tex t u r e,   o r   s ize  o f   th e  r e g io n .   T h e  las t  s tag e  is   m er g i n g   all  r eg io n s ,   to   g et  t w o   clu s ter s   w h ic h   ar e  b ac k g r o u n d   an d   o b ject.   So m e  r eg io n s   h a v e   u n b ala n c e  in f o r m atio n   v alu e s ,   s u c h   a s   b lu r r ed   co n to u r ,   s h ad e,   a n d   u n e v e n   b r ig h t n es s .   I n   t h i s   s tu d y ,   w e   r ef er   t h o s e  r eg io n s   a s   a m b i g u o u s   r e g io n s .   T h e  a m b i g u o u s   r e g io n   is   v er y   in f lu e n tia l  in   t h e  p r o ce s s   o f   r eg io n   s p lit tin g   b ec au s e  th e y   ar e  v er y   s i m ilar   h e n c e  it  is   d if f icu lt  to   s ep ar ate  th e m .   T h e  a m b ig u o u s   r eg io n   w il l  b e  co n s id er ed   a  s in g le  r eg io n   e v en   th o u g h   t h e  r eg io n   h as  t w o   v alu e s   o f   in f o r m atio n ,   w h ic h   ar e  o b j ec t s   an d   b ac k g r o u n d   in f o r m atio n .   T h is   ca n   lead   to   er r o r   d u r in g   th e  r eg io n   m er g i n g   p r o ce s s   f o r   ca u s i n g   o v er   s e g m en tatio n .   F ig u r e  1 ( A )   is   a n   ex a m p le  o f   th e  a m b i g u o u s   r e g io n ,   w e  ca n   s ee   t h at  th e  co lo r   in   th e  r eg io n   is   v er y   s i m ilar   ( f u zz y   r eg io n )   s o   it  w o u ld   b e  d if f icu lt  to   s ep ar ate  th e  r eg io n   [ 1 3 ] - [1 4] .  I n   Fi g u r e  1 ( B ) ,   alth o u g h   t h o s e   t w o   r eg io n s   t h at  h av e  s i m ilar   co lo r ,   th er e  is   a  clea r   lin e  b etw ee n   t h o s e  r eg io n s   h en ce   it  w i ll b e  ea s y   to   s ep ar at e  th e m .               Fig u r e  1 .   Dif f er en t   tr a n s itio n   c o lo r   in   th e  r eg io n .   ( A )   T h e  a m b ig u o u s   re g io n ,   ( B )   No n   - a m b ig u o u s   r e g io n       T h e  am b i g u o u s   r eg io n   w ill  af f ec t  th e  r e g io n   m er g i n g   p r o ce s s   b ec au s e  t h e  a m b i g u o u s   r eg io n   ca u s e d   o v er   s eg m en tatio n   i n   t h e  r eg i o n   s p litt i n g   p r o ce s s .   I n   b in ar y   r eg io n   m er g i n g   ( B R M)   [ 1 0 ] , [ 1 5 ]   ea ch   r eg io n   h as   o n l y   o n e  p r o b ab ilit y   ( cr is p   f u zz y )   to   b e  in   th e  o b j ec t  o r   b ac k g r o u n d   clu s ter .   Fo r   i m ag es  t h at  h a v e  an   a m b ig u o u s   r eg io n ,   b i n ar y   r eg i o n   m er g in g   ca n n o t b e  d o n e  b ec au s e  t h e  r eg io n   h as t w o   i n f o r m atio n   v al u es.   I n   t h is   s t u d y ,   w e  p r o p o s e  a  n e w   s tr ate g y   f o r   r eg io n   m er g i n g ,   n a m el y   f u zz y   r e g io n   m er g in g ,   u s in g   f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e m e n t   in   i n ter ac ti v e  i m a g e  s e g m e n tatio n .   O u r   co n tr ib u tio n   to   t h is   r esear ch   is   t h e   f u zz y   r e g io n   m er g i n g   ( F R M)   p r o ce s s   w h er e  ea ch   r e g io n   w i l l b e  m er g ed   u s i n g   f u zz y   s i m il ar it y   m ea s u r e m e n ts ,   s o   a m b ig u o u s   r eg io n s   w it h i n   t h e  i m a g e  ca n   b e  s ep ar ated .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   I n p u t  i m a g es   t h at  ar e  u s ed   f o r   th is   s t u d y   ar e   n at u r al  i m a g es  a n d   d en tal  p an o r a m ic  i m ag es.  T h e   n atu r al  i m a g es   ar e  o b tain ed   f r o m   r ea l - w o r ld   o b j ec ts   w ith   d i f f er e n t  b ac k g r o u n d s   a n d   o b j ec ts .   Den tal   p an o r a m ic  i m a g es   ar e  o b tain e d   f r o m   Air lan g g a  U n i v er s it y   Ho s p ital  [ 1 6 ] .   Ov er all ,   w e   u s e d   g r a y s ca le  i m a g es.    I n   th is   s tu d y ,   w e  f o cu s ed   j u s t  on   t h e  r eg io n   m er g i n g   s tr at eg y   to   o v er co m e  t h e  a m b ig u o u s   r eg io n s   o n   t h e   i m a g e.   W e  f i n d   t h e  o p ti m al  s i m ilar it y   b et w ee n   r eg io n s   u s i n g   f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e m e n t.  T h e  s tep s   o f   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   c an   b e  s ee n   in   Fi g u r e  2 .           Fig u r e  2 .   Stag es o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d       2 . 1 .   I nitia l Seg m ent a t io n   I n itial  s e g m e n tatio n   a i m s   to   d iv id e  th e  i m a g e  i n to   s e v er al  s m all  r e g io n s   t h at  s h ar e  s i m ilar   ch ar ac ter is tic s .   I n   th is   s t u d y ,   t o   g et  in itia l  s e g m e n tat io n   w e  u s e  m ea n - s h i f t  s eg m e n tatio n   s o f t w ar e  cr ea ted   b y   A   B   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 7   :   3 4 0 2   –   3 4 1 0   3404   E d is o n   S y s te m .   T h e  i m a g e  i s   d iv id ed   i n to   s e v er al  r eg i o n s   b ased   u p o n   t h e  p r o b ab ilit y   d en s it y   g r ad ie n t   f u n ctio n s .   T h e  r esu lt  o f   t h e  in itial  s eg m e n tatio n   u s in g   t h e  m ea n - s h i f t  al g o r ith m   is   b etter   th an   o th er   m et h o d s   o f   lo w - lev e l  s e g m e n tatio n ,   b ec au s e   it  i s   co n s id er in g   th e   s p atial  i n f o r m atio n   an d   s h ap e  o f   t h e  o b j e ct  i m ag e   [ 1 0 ] .     2 . 2 .   M a rk er s   I n ter ac tiv e  i m a g e  s eg m e n tatio n   p r o v id es  u s er   i n ter ac tio n   w i th   t h e  s e g m en tatio n   s y s te m   in   th e  f o r m   o f   m ar k er s .   Ma n u a l  m ar k i n g   i s   o n e  o f   th e   m o s t  m aj o r   s tag e s   in   th e  in ter ac ti v e  s eg m e n tati o n   b ec au s e  i t  w il l  af f ec t  th e  s e g m en tatio n   r es u lt.   I n ter ac tiv e  i m ag e  s e g m en tati o n   is   v er y   s e n s iti v e  to   th e  q u a lit y   o f   m ar k i n g   an d   th e  n u m b er   o f   m ar k er   [ 1 7 ] .    Fig u r e  3   i llu s tr ates  th e  r e g io n   m ar k i n g   p r o ce s s   f o r   n at u r al  a n d   d en tal  p a n o r a m ic   i m a g e s ,   t h e  g r ee n   li n e  i n d ica tes  t h e  o b j ec t  r eg io n   a n d   t h e   b lu e  li n e  in d icate s   t h e  b ac k g r o u n d   r e g io n .   T h e  f ea t u r es  o f   t h e  r e g io n s   th a t  h as  b ee n   m ar k ed   as  o b j ec t  o r   b ac k g r o u n d   i s   ca r r ied   o u t  to   d eter m in e  its   ch ar ac ter is tic s .             Fig u r e  3 .   R esu lts   o f   i n it ial  s e g m en tatio n   a n d   u s er   m ar k i n g       2 . 3 .   I nitia liza t io n o f   F uzzy   Reg io n    E ac h   m e m b er   o f   th e   f u zz y   s et  h a s   a   d eg r ee   o f   m e m b er s h ip   v alu e   t h at  d eter m i n es  th e  p o ten tial   m e m b er s   ca n   en ter   a  f u zz y .   T h is   s tag e  is   u s ed   to   f i n d   th e  f u zz y   r eg io n   i n   th e  i m ag e,   w h er e  th e  p ar am e ter s   o f   ea ch   r eg io n   t h at  h as  b ee n   m ar k ed   as  th e  o b j ec t    an d   b ac k g r o u n d     w ill  b e  ca lcu la ted .   P ar am eter   o b tain ed   b y   f i n d in g   th e  h i g h e s t  g r a y   lev e l  at  ea ch   m ar k er   o f   r eg io n   b ac k g r o u n d   ( ) an d   f r o m   t h e  s m alle s t   g r a y   le v el  at  ea ch   m ar k er   o f   o b j ec t  r eg io n   ( ) .     v alu e  w ill  al w a y s   s m al ler   th a n   th e  v a lu e  o f   .   T h e   v alu e  o f     an d     is   ca lcu lated   u s in g   E q .   1 - 3 .   Fi g u r e   4   s h o w s   t h e  ill u s tr atio n   o f   t h e  d eter m i n atio n   o f   ( )   an d   ( )   p ar am eter s   to   d escr ib e  th e  v alu e  o f     an d   .   Fu zz y   r eg io n   is   an   a m b i g u o u s   r e g io n   o f   t h e  i m ag e   w h ic h   in te n s it y   i s   al w a y s   b et w ee n     an d   .  I n itial  s ee d   o f   b ac k g r o u n d   r eg io n     is   th e  ar ea   b et w ee n     an d   th e  m i n i m al  g r a y   le v el  i n   th e  h is to g r a m .   I n itial  s ee d   o f   o b j ec t  r eg io n     is   th e  ar ea   b et w ee n     an d   th e  m ax i m a l g r a y   lev el  o n   t h e  h is t o g r a m .     = ma x ⁡ ( ; ( ) )   ( 1 )       = min ⁡ ( ; ( ) )   ( 2 )     ( ) = { = ⁡ ; ⁡ = , > = ; ⁡ = ,  ℎ    ( 3 )     Af ter   th e  f u zz y   r eg io n   w as  f o u n d ,   th e  n ex t  s tep   is   ca lcu la te  th e  m e m b er s h ip   f u n c tio n   i n   th e  g r a y   lev el  h i s to g r a m .   S - f u n ctio n   ca lcu late s   th e  b ac k g r o u n d   m e m b er s h ip   f u n ctio n     an d   Z - f u n cti o n   ca lcu lates  t h e   o b j ec t  m e m b er s h ip   f u n ct io n   .   E ac h   m e m b er s h ip   f u n ctio n   is   co n tr o lled   b y   a  p o in t  = 127 an d   is   ca lcu lated   u s i n g   E q .   4   an d   E q .   5 .   Fig u r e   5   illu s tr ates S - f u n ct i o n   th at  f o r m s   t h e  letter   S  w i th   a  g r ee n   li n e  o n   t h e   h is to g r a m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  R eg io n   Mer g in g   Usi n g   F u z z y   S imila r ity  Mea s u r e men t o n   I ma g e  S e g men ta tio n     ( W a w a n   Gu n a w a n )   3405       Fig u r e   4 .   I n itializes t h e  f u zz y   r eg io n   i n   th e  h is to g r a m           Fig u r e  5 .   Dete r m in a tio n   o f   S - f u n ct io n   an d   Z - f u n ctio n   i n   t h e  g r a y   le v el  h is to g r a m       T h e  s m aller   t h e  v a lu e  o f   g r a y   lev e l   in   th e  h i s to g r a m ,   t h e  g r ea ter   t h e  m e m b er s h ip   f u n ct io n   o f   b ac k g r o u n d   in   th e  h i s to g r a m .   Z - f u n ctio n   f o r m s   t h e  letter   Z   w it h   r ed   li n e  o n   t h e  h is to g r a m .   T h e  lar g er   th e   v alu e  o f   g r a y   le v el  in   th e  h is to g r a m ,   t h e  g r ea ter   th e  g r a y   le v el  m e m b er s h ip   f u n c tio n   o f   o b j e ct  in   th e  h is to g r a m .   W e  u s e  S - f u n ctio n   an d   Z - f u n ctio n   b ec au s e  th e s e  f u n ctio n s   co n s id er   th e  m e m b er s h ip   f u n c tio n   o f   th e  o b j ec t a n d   th e  b ac k g r o u n d   o b j ec t a ls o   ag ain s t a   co n tr ad icto r y   b ac k g r o u n d .       ( ) = ( ; , , ) = {         0 , ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ < ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ 2 { − − } 2 , ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ≤ ≤ ⁡ ⁡ 1 − ⁡ 2 { − − } 2 , ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ < ≤ 1 , ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ > ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡ ⁡   ( 4 )     ( ) = 1 − ( ; , , )   ( 5 )     2 . 4 .   F uzzy   Reg io n  M er g in g    T h e  last   s tag e  is   f u zz y   r e g i o n   m er g i n g   f o r   ea ch   f u zz y   r eg io n ⁡ f i … . r ϵ ⁡ F .   W e  u s e   f u zz y   s i m i la r it y   m ea s u r e m e n t  o n   i n itial  s ee d   o f   b ac k g r o u n d   r eg io n   C B   an d   i n iti al  s ee d   o f   o b j ec t  r eg io n   C O .    Fu z z y   s i m ilar i t y   ca lcu lated   b ased   o n   th e  s i m il ar it y   b et w ee n   t h e  g r a y   le v el  an d   th e  in te n s it y ,   m e m b er s h i p   f u n c tio n s ,   an d   th e   d if f er e n ce   o f   m e m b er s h ip   f u n ctio n   w ith   t h e  o r d in al  s et.   Fu z z y   s i m ilar it y   m ea s u r e m en t  δ   ca lcu late s   th e  in i tial  s u b s et   o f   g lo b al  i n f o r m atio n   C B   an d   C O   to   lo ca l  i n f o r m atio n   o n   ea ch   f u zz y   r eg io n   f i ⁡   in   t h e  i m a g e  a s   illu s tr ated   in   Fig u r e  6 .   Si m ilar it y   v al u e  δ   f o r   s et  ( C X ∪ { f ig ⁡ } ) ,   in i tial  s ee d   o f   an   ar ea   C X ,   m e m b er s h ip   o f   a ll   g   g r a y   le v el  i n   th e  f u zz y   r eg io n   f i ⁡ ,   an d   g r a y   le v el  i n ten s it y   h ( g ) ,     ca n   b e  ca lcu lated   u s i n g   E q .   6 .     ( C x ∪ { f ij ⁡ } ) = ∑ g = 1 n ( g − fm ( C x ∪ { f ig ⁡ } ) 2 ∑ z = 1 n ⁡ h ( g ) ,   ( 6 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 7   :   3 4 0 2   –   3 4 1 0   3406       Fig u r e  6 .   Fu zz y   r e g io n   m er g i n g   u s in g   f u zz y   s i m i lar it y   m ea s u r e m en t       Fu zz y   m ea n   v a lu e   ( )   o f   th e  m e r g ed   ar ea   ,   th a t  i s   co n s id er in g   t h e  g r a y   lev e l  i n te n s it y   ℎ ( ) ,  m e m b er s h ip   f u n ctio n s   ( ) ,   an d   th e  d i f f er e n ce   o f   m e m b er s h i p   f u n ctio n   w it h   t h e  o r d in al  s et  | ( μ A ( g ) − μ A ′ ( g ) | ,   ca n   b e  ca lcu lated   u s i n g   E q .   7 .   B ased   o n   th e  r esu lt s   o f   f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e m e n t,   ea ch   f u zz y   r eg io n    ⁡   ca n   b e  m er g ed   to   b ac k g r o u n d   o r   o b j ec t  clu s ter   b ased   o n   th e   g r ea te s t  s i m i lar it y   o f   t h e  f u zz y   r eg io n .   Dete r m i n i n g   t h e  s i m i lar it y   v a lu e    in   f u zz y   r e g io n      ca n   b e  ca lcu lated   u s i n g   E q .   8   b y   f i n d i n g   t h e  lar g est   in d ex .     ( ) = ⁡ ∑ = 1 ⁡ ℎ ( ) ⁡ × ( ) × | ( ( ) − ⁡ ′ ( ) ) | .   ( 7 )      =    ( ( ∪ {  ⁡ } ) ∗ ( ∪ {  ⁡ } ) )   ( 8 )       3.   E XP E R I M E NT AL   RE SUL T   T h e  p r o p o s ed   m eth o d   is   i m p l e m en ted   o n   th e  1 5   d en tal  p an o r am ic  i m a g es  ( th a t  h a v e  b ee n   u s ed   i n   [ 1 2 ]   an d   [ 1 6 ] )   an d   1 0   n at u r al  i m a g es .   Fig u r e  7   s h o w   s e v er al  o f   t h e  test   i m a g e s   a f ter   i n itia l  s e g m e n tat io n   a n d   u s er   m ar k i n g   p r o ce s s .   Fi g u r e  8   s h o w s   t h e  g r o u n d   tr u th   i m a g es  t h at  ar e  cr ea ted   m a n u a ll y .   Fig u r e  9   s h o w s   th e   s eg m e n tatio n   r e s u lt s   o f   t h e  p r o p o s ed   m eth o d .   W e  also   co m p ar ed   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   w it h   b i n ar y   r eg io n   m er g i n g   ap p r o ac h   p r o p o s ed   b y   Ni n g   et. al.   [ 1 0 ] ,   n a m ed   m a x i m al  s i m i lar it y   b ased   r eg io n   m er g in g   ( MS R M) .         ( a)     ( b )     ( c)     ( d )     ( e)     ( f )     ( g )     ( h )     Fig u re   7.   Sa m p le  o f   i n p u t i m a g es             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  R eg io n   Mer g in g   Usi n g   F u z z y   S imila r ity  Mea s u r e men t o n   I ma g e  S e g men ta tio n     ( W a w a n   Gu n a w a n )   3407     ( a)     ( b )     ( c)     ( d )     ( e)     ( f )     ( g )     ( h )     Fig u r e  8 .   Gr o u n d   tr u t h   i m a g e s         ( a)     ( b )     ( c)     ( d )     ( e)   ( f )     ( g )     ( h )     Fig u r e  9.   Seg m en ta tio n   r es u lts   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d       Seg m en tatio n   r es u lt s   o f   MSR M  ar e  s h o w n   in   F ig u r e   10 .  E ac h   s eg m e n ted   i m a g e  w ill  b e   co m p ar ed   w it h   g r o u n d   tr u t h   i m ag e s   to   d eter m i n e  th e  p er f o r m a n ce   o f   s eg m e n tat io n   r es u lts .   I n   t h is   s t u d y ,   th e  e v al u atio n   w a s   co n d u cted   b y   u s i n g   m i s cl ass i f icatio n   er r o r   ( ME )   th at  is   ca lcu lated   b ased   o n   th e  E q .   9 .      = 1 − | ∩ | + | ∩ | | | + | | ,   ( 9 )     w h er e    an d     ar e  th e  b ac k g r o u n d   an d   th e  o b j ec t  o f   th e  g r o u n d   tr u t h   i m a g e,   w h i le    an d     ar e  th e   b ac k g r o u n d   a n d   th e   o b j ec t  o f   t h e  s e g m e n tat io n   r es u lt .   T h e  s m aller   v al u e  o f   ME   s h o w s   t h e  s eg m e n tatio n   r esu lt s   m e t h o d   is   g et tin g   b ette r   an d   clo s er   to   g r o u n d   tr u t h   i m ag es .   T h e  i m p le m en ta tio n   r esu lts   b ased   o n   th e   v a lu e   o f   ME   f o r   s e v er al  o f   t h e  te s t  i m a g es   i s   s h o w n   i n   T ab le  1 .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   p r o v id es  b etter   p er f o r m a n c e  th a n   M SR M  w it h   an   av er a g e  ME   v alu e   4 . 5 5 %  f o r   n atu r al  i m a g es  an d   5 . 4 6 %  f o r   d en tal  p an o r a m ic  i m a g es .   I t  w a s   co n cl u d ed   th at  th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   m o r e  r esi s ta n t to   th e  i n ter f er e n ce   o f   a m b ig u o u s   r eg io n .                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 7   :   3 4 0 2   –   3 4 1 0   3408     ( a)     ( b )     ( c)     ( d )     ( e)     ( f )     ( g )     ( h )     Fig u r e  1 0 .   Seg m e n tatio n   r esu l ts   o f   t h e  MSR M  m et h o d       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   r es u lt o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d   an d   MSR M  o n   s e v er al  test   i m a g es   No   I mag e s   M i s c l a ssi f i c a t i o n   Er r o r   ( %)   M S R M     P r o p o se d   me t h o d   a   D e n t a l   1   1 . 9 7   2 . 3 8   b   D e n t a l   2   1 5 . 6 4   9 . 4 2   c   D e n t a l   3   3 3 . 4 7   1 4 . 3 8   d   D e n t a l   4   1 7 . 3 7   7 . 7 0   e   N a t u r a l   1   7 . 6 0   7 . 5 2   f   N a t u r a l   2   1 . 1 1   0 . 7 7   g   N a t u r a l   3   0 . 9 1   0 . 9 8   h   N a t u r a l   4   2 . 4 8   3 . 1 6       4.   DIS CU SS I O N   B ased   o n   th e  ex p er i m e n tal  r es u lts ,   t h e  d is c u s s io n   o f   t h is   s tu d y   i s   d iv id ed   in to   3   s ec tio n s .   Sectio n   4 . 1   w il l  d is c u s s   ab o u t  t h e  i n itial   s eg m e n tat io n   p r o ce s s   u s i n g   t h e   m ea n - s h if t   al g o r ith m .   Sectio n   4 . 2   an al y ze s   u s er   m ar k i n g   p r o ce s s .   An d   Sectio n   4 . 3   w ill  a n al y ze   th e  f u zz y   r e g io n   m er g in g .     4 . 1 .   E x peri m e nt  Ana ly s is   o f   Reg io n Spl it t ing   R eg io n   Sp li tti n g   u s i n g   m ea n - s h i f t   s o f t w ar e  f r o m   E d is o n   s y s te m   h a s   b ee n   s u cc es s f u l l y   i m p le m en ted   to   g et  th e   in i tial  s eg m e n tatio n .   T h e  i m ag e   ca n   b e  d iv id ed   in to   s e v er al  h o m o g e n eo u s   r eg io n s .   So m e  s t u d ies   also   u s ed   th e  m ea n - s h i f t  s o f t w ar e  to   g et  th e  in i tial  s e g m e n tatio n   as  p r o p o s ed   b y   [ 3 ] , [ 9 ] - [ 1 2 ] .   T h er e  ar e   t w o   p ar am eter s   th at  m u s t  b e  en ter e d   f o r   th is   ap p licatio n   is   s p atial   b an d w id t h   ( s b )   an d   th e  co l o r   b an d w id t h   ( cb ) .   I n   th is   s tu d y ,   w e  test   t h e  s p ati al  b an d w id t h   v al u es  b et w ee n   7 - 2 0   f o r   n atu r al  im a g e s   an d   2 0 - 5 0   f o r   d en tal   p an o r a m ic  i m ag e s .   Fo r   co lo r   b an d w id t h ,   w e  u s e  v al u e  o f   3 . 5 - 6 . 5   f o r   n atu r al  i m a g e s   an d   4 . 5 - 5 . 5   f o r   d en tal  p an o r a m ic  i m ag e s .   On   i m a g e  t h at  h a s   an   a m b i g u o u s   r eg io n ,   it  is   v er y   d if f ic u lt  to   g et  th e  r ig h t  p ar a m eter s   to   o b tain   th e   in itial  s e g m e n tatio n .   Fi g u r e  1 1   s h o w s   th e  ex a m p le  o f   in iti al  s eg m en ta tio n   w it h   d if f er en t  p ar am eter s .   T h e  i m a g es  i n   t h e  f ir s t  r o w   o n   F ig u r e  1 1   s h o w s   t h at  t h er e  w i ll   b e  d if f er e n t  i n itial  s eg m e n tatio n   r es u lt  u s i n g   d if f er e n t  p ar a m eter s .   Ho w ev e r ,   o v er   s eg m e n tatio n   is   h ap p en ed   o n   t h o s e  r es u lt s   b ec au s e  th er e  is   a m b i g u o u s   elap s ed   ar ea s   w it h i n   th e  r eg io n .   T h is   is   u n li k e  th e  i n itia l  s e g m e n tat io n   r es u lts   f o r   th e  i m ag es  i n   th e  s ec o n d   r o w   o n   Fi g u r e  1 1 .   I t  ca n   b e  c o n clu d ed   th at  t h e  a m b i g u o u s   r eg io n   w ill  b e  v er y   i n f lu e n tia l   at  th e  ti m e  o f   t h e  in itial  s eg m e n tatio n   an d   w ill c er tain l y   a f f ec t t h e  r esu l ts   o f   s e g m e n tat io n .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  R eg io n   Mer g in g   Usi n g   F u z z y   S imila r ity  Mea s u r e men t o n   I ma g e  S e g men ta tio n     ( W a w a n   Gu n a w a n )   3409     ( s b   =  7   an d   cb   =  3 . 5 )     ( s b   =  7   an d   cb   =  6 . 5 )     ( s b   =  2 0   an d   cb   =  4 . 5 )     ( s b   =  4 0   an d   cb   =  6 . 5 )     ( s b   =  7   an d   cb   =  3 . 5 )     ( s b   =  7   an d   cb   =  6 . 5 )     ( s b   =  2 0   an d   cb   =  4 . 5     ( s b   =  4 0   an d   cb   =  6 . 5 )     Fig u r e  1 1 .   T est in itial se g m e n t atio n   w it h   d if f er en t   p ar a m e ter       4 . 2 .   E x peri m e nt  Ana ly s is   o f   M a r k er s   P ro ce s s   I n ter ac tiv e   s e g m en tat io n   ap p r o ac h   is   v er y   s e n s iti v e  to   t h e  q u alit y   o f   m ar k i n g   a n d   th e   n u m b er   o f   u s er   m ar k er .   T h is   p h e n o m e n o n   h as   b ec o m e  a   m aj o r   co n ce r n   in   d eter m i n in g   th e   n u m b er   o f   g iv e n   m ar k er s   t h at  w ill   b e  u s ed   as  a  p ar a m eter   [ 1 7 ] .   T ab le  2   s h o w s   th e  n u m b er   o f   m ar k er s   b ased   o n   th e  a v er ag e  v alu e  o f   ME   o n   t h e   n atu r al   an d   d en tal  p an o r a m ic  i m ag e s .   N u m b er   o f   m ar k er   1 ,   m ea n s   t h at  t h er e  i s   o n e  m ar k e r   f o r   o b j ec t   an d   o n e  m ar k er   f o r   b ac k g r o u n d   s h o w   t h e  s m alles t   v al u e  o f   ME   co m p ar ed   w ith   t w o   a n d   th r ee   m ar k e r s .       T ab le  2 .   Dete r m i n atio n   o f   Ma r k er   Nu m b er   I mag e s   N u mb e r   o f   M a r k e r s &   M i scl a ssi f i c a t i o n   Er r o r   ( %)   1   2   3   N a t u r a l   2 . 0 4   5 . 0 3   5 . 0 7   D e n t a l   P a n o r a mi c   5 . 4 7   8 . 8 2   1 0 . 3 1       4 . 3 .   E x peri m e nt  Ana ly s is   o f   F uzzy   Reg io n  M er g ing     B in ar y   r eg io n   m er g i n g   ( B R M)   ap p r o ac h ,   as p r o p o s ed   [ 1 0 ]   is   n o t so   e f f ec t iv e  f o r   i m ag e s   t h a t h a v e  a  lo t   o f   a m b ig u o u s   r eg io n s .   T h e  am b ig u o u s   r eg io n   w i ll  lead   to   o v er - s e g m en tatio n   b ec au s e  th er e  ar e  s o m e  r eg io n s   th at  h a v e  t w o   v a lu e s   o f   i n f o r m atio n ,   b o th   a s   b ac k g r o u n d   a n d   o b j ec t.   T o   o v er co m e  th i s   p r o b lem ,   th i s   s t u d y   p r o p o s e  f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e m e n ts   to   f i n d   th e   g r ea te s t  s i m ilar it y   v al u e  f o r   t h e  a m b ig u o u s   r e g io n .   Fig u r e  1 2   illu s tr ates  t h e  d if f er en ce s   o f   s eg m e n tatio n   r es u lt  i n   th e  b in ar y   r eg io n   m er g in g   ( B R M )   an d   th e  p r o p o s ed   f u zz y   r e g io n   m er g i n g   ( F R M) .   I n   Fig u r e  1 2 ( b ) ,   w e  ca n   s ee   t h at  ea c h   r e g io n   h a s   o n l y   a  p r o b ab ilit y   v al u e   o f   0   an d   1 ,   in   co n tr ast to   p r o p o s ed   m et h o d   in   Fi g u r e  1 2 ( c)   w h er e  th e  v al u e  o f   ea c h   r eg io n   r an g e d   b et w ee n   0   an d   1 .         ( a)     ( b )     ( c)     Fig u r e  1 2 .     ( a)   I n itial se g m e n t atio n   ( b )   B in ar y   R eg io n   Me r g i n g ,   ( c)   Fu zz y   R e g io n   Me r g i n g           5.   CO NCLU SI O NS   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 1 7   :   3 4 0 2   –   3 4 1 0   3410   I n   th is   s tu d y ,   w e  p r o p o s e  a   n e w   s tr ateg y   f o r   r eg io n   m er g in g   p r o ce s s   u s i n g   f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e m e n t  f o r   i m ag e  s e g m en tatio n .   Me an - s h i f t  al g o r ith m   w a s   i m p le m e n ted   to   g et   i n i tial  s e g m e n tat io n .   I n   th e  m ar k i n g   p r o ce s s ,   u s er   g i v e  m ar k er   f o r   th e  ap p r o p r iate  o b j ec t  an d   b ac k g r o u n d   r eg io n .   Ou r   co n tr ib u tio n   o f   th is   r esear c h   is   to   s ep ar ate  a m b ig u o u s   r eg io n s   i n   t h e  i m a g e  u s i n g   f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e m en t.  B ased   o n   th e   ex p er i m e n tal  r es u lt s   o n   t h e  n atu r al   an d   d e n tal  p an o r a m ic   i m a g es ,   th e   p r o p o s ed   m et h o d   h as  s u cc e s s f u l l y   s eg m e n ted   th e  i m a g es  w it h   a n   av er ag e  v a lu e  o f   m i s clas s i f ic atio n   er r o r   ( ME )   5 . 4 7 %  an d   1 . 9 6 %,  r esp ec tiv el y .   T h e  p r o p o s ed   m et h o d   o n l y   m ea s u r es  i n f o r m atio n   f r o m   t h e  g r a y   le v el  f ea t u r es  a n d   m e m b er s h ip   f u n c tio n .   T h er ef o r e,   co m b in i n g   in f o r m atio n   f r o m   o t h er   f ea t u r es  s u c h   as  s p atial  i n f o r m atio n ,   te x t u r e,   an d   s h ap e  f o r   r eg io n   m er g i n g   p r o ce s s   ca n   b e  d ev elo p ed   f u r th er   i n   o r d er   to   o b tain   m o r e  ac cu r ate  s e g m e n t atio n   r esu l ts .       RE F E R E NC E S   [1 ]   D.  A .   F o rsy th   a n d   J.  P o n c e ,   “ Co m p u ter V isio n :  A   M o d e rn   A p p ro a c h , ”   P re n ti c e   Ha ll ,   2 0 0 2 .     [2 ]   T .   P a v li d is,   “ S tru c t u ra l  P a tt e rn   R e c o g n it io n , ”   Be rli n   He i d e lb e rg :  S p rin g e r - V e rlag ,   1 9 7 7 .     [3 ]   A .   Z.   A ri f in ,   e t  a l. ,  “ Re g io n   M e rg in g   S trate g y   Us in g   S tatisti c a l  A n a l y si s  f o r  In tera c ti v e   I m a g e   S e g m e n tatio n   o n   De n tal  P a n o ra m ic  Ra d io g ra p h s, ”   In ter n a ti o n a l  Rev iew  o n   Co m p u ter s  a n d   S o f twa re ,   v o l /i ss u e :   12 ( 1 ) ,   p p .   6 3 - 7 4 ,   2 0 1 7 .     [4 ]   N.  Ka m a ru d d in ,   e t  a l. ,  “ L o c a l  re g io n - b a se d   a c m   w it h   f ra c ti o n a l  c a lcu lu s  f o r  b o u n d a ry   se g m e n tatio n   in   im a g e s  w it h   in ten si ty   in h o m o g e n e it y , ”   M a la y s ia n   J o u rn a l  o f  C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l /i ss u e :   29 ( 2 ) ,   p p .   1 2 4 - 1 4 4 ,   2 0 1 6 .     [5 ]   C.   S c ien c e   a n d   A .   P ra d e sh ,   “ Im a g e   S e g m e n tatio n   Ba se d   o n   D o u b l y   T ru n c a ted   G e n e ra li z e d   L a p lac e   M ix tu r e   M o d e l   a n d   K  M e a n s  Clu ste rin g , ”   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   Co mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l /i ss u e :   6 ( 5 ) ,  p p .   2 1 8 8 – 2 1 9 6 ,   2 0 1 6 .     [6 ]   K.  Ha ris,   e t  a l. ,  “ Hy b rid   im a g e   se g m e n tatio n   u sin g   w a ters h e d s  a n d   f a st  re g io n   m e rg in g , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,   v o l /i ss u e :   7 ( 12 ) ,  p p .   1 6 8 4 – 1 6 9 9 ,   1 9 9 8 .     [7 ]   H.  Ya o ,   e t  a l. ,   “ A n   i m p ro v e d   K - m e a n s  c lu ste rin g   a lg o rit h m   fo r  f is h   i m a g e   se g m e n tatio n , ”   M a th e ma t ica l  a n d   Co mp u ter   M o d e ll in g ,   v o l /i ss u e :   58 ( 3 - 4 ) ,  p p .   7 9 0 – 7 9 8 ,   2 0 1 3 .     [8 ]   K.  M c G u in n e ss   a n d   N.  E.   O’Co n n o r,   “ A   c o m p a ra ti v e   e v a lu a ti o n   o f   in ter a c ti v e   se g m e n tatio n   a lg o rit h m s, ”   Pa tt e rn   Rec o g n it io n ,   v o l / issu e :   43 ( 2 ) ,  p p .   4 3 4 – 4 4 4 ,   2 0 1 0 .     [9 ]   S .   Ho re ,   e t  a l. ,  “ A n   In teg ra ted   In tera c ti v e   Tec h n iq u e   f o r  Im a g e   S e g m e n tatio n   u si n g   S tac k   b a se d   S e e d e d   Re g io n   G ro w in g   a n d   T h re sh o ld i n g , ”   In t e rn a ti o n a l   J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   Co mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l / issu e :   6 ( 6 ) ,  p p .   2 7 7 3 ,   2 0 1 6 .     [1 0 ]   J.  Ni n g ,   e t  a l. ,  “ In tera c ti v e   i m a g e   se g m e n tatio n   b y   m a x i m a l  s i m il a rit y   b a se d   re g io n   m e r g in g , ”   Pa tt e rn   Rec o g n it io n ,  v o l /i ss u e :   43 ( 2 ) ,   p p .   4 4 5 - 4 5 6 ,   2 0 1 0 .     [1 1 ]   P .   S a lem b ier  a n d   L .   G a rrid o ,   “ Bin a ry   p a rti ti o n   tree   a s  a n   e ff ici e n t  re p re se n tatio n   f o r  i m a g e   p ro c e ss in g ,   se g m e n tatio n ,   a n d   in f o rm a ti o n   re tri e v a l, ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,   v o l / issu e :   9 ( 4 ) ,  p p .   5 6 1 – 5 7 6 ,   2 0 0 0 .     [1 2 ]   A .   S .   S a n k o h ,   e t   a l. ,  “ Ex trac ted   P ix e ls  S im il a rit y   F e a tu re s  (EP S F )  u sin g   In tera c ti v e   I m a g e   S e g m e n tatio n   T e c h n iq u e s, ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Co m p u ter   A p p l ica ti o n s ,   v o l.   1 3 6 ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 1 6 .     [1 3 ]   A .   Z.   A ri f in ,   e t  a l . ,  “ Im a g e   th re sh o ld in g   u si n g   u l traf u z z in e ss   o p ti m iza ti o n   b a se d   o n   ty p e   II  f u z z y   s e ts, ”   IEE E  In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   I n stru me n ta ti o n ,   C o mm u n ica ti o n s,  In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   a n d   Bi o me d ica l   En g i n e e rin g   ( ICICI - BM E) ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 0 9 .     [1 4 ]   G .   Q.  O.  P ra tam a su n u ,   e t  a l. ,  “ Im a g e   th re sh o ld i n g   b a se d   o n   in d e x   o f   f u z z in e s s  a n d   f u z z y   si m il a rit y   m e a su re , ”   IEE E  8 th   I n ter n a ti o n a l  W o rk sh o p   o n   C o mp u t a ti o n a l  I n telli g e n c e   a n d   A p p li c a ti o n s ( IW CIA) ,   p p .   1 6 1 - 1 6 6 ,   2 0 1 5 .     [1 5 ]   R.   Do n g ,   e t  a l . ,  “ In tera c ti v e   ima g e   se g m e n tatio n   w it h   c o lo r  a n d   t e x tu re   in f o r m a ti o n   b y   re g io n   m e rg in g , ”   Ch in e se   Co n tro l  a n d   De c isio n   C o n fer e n c e   ( CCDC ) ,   v o l /i ss u e :   1 ( 3 ) ,  p p .   7 7 7 – 7 8 3 ,   2 0 1 6 .     [1 6 ]   R.   In d ra sw a ri,   e t  a l. ,  “ Tee th   se g m e n tatio n   o n   d e n tal  p a n o ra m ic  ra d io g ra p h s  u si n g   d e c im a ti o n - f re e   d irec ti o n a l  f il ter   b a n k   th re sh o l d in g   a n d   m u lt istag e   a d a p ti v e   th re sh o ld i n g , ”   IEE E  In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   In fo rm a ti o n   &   Co mm u n ica ti o n   T e c h n o l o g y   a n d   S y ste ms   ( ICT S ) ,   p p .   4 9 - 5 4 ,   2 0 1 5 .     [1 7 ]   M .   Jia n   a n d   C.   Ju n g ,   “ In ter a c ti v e   ima g e   se g m e n tatio n   u sin g   a d a p t iv e   c o n stra in t  p ro p a g a ti o n , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s   o n   Im a g e   Pr o c e ss in g ,   v o l /i ss u e :   25 ( 3 ) ,   p p .   1 3 0 1 - 1 3 1 1 ,   2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.