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Image Noise Reduction by Means of Bootstrapping-Based Fuzzy Numbers

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Image Noise Reduction by Means of Bootstrapping-Based Fuzzy Numbers

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Ghasemi, R.; Morillas, S.; Nezakati, A.; Rabiei, M. (2022). Image Noise Reduction by Means of Bootstrapping-Based Fuzzy Numbers. Applied Sciences. 12(19):1-14. https://doi.org/10.3390/app12199445

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/199458

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Nombre: GhasemiMorillasNe ...
Tamaño: 1.025Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Image Noise Reduction by Means of Bootstrapping-Based Fuzzy Numbers
Autor: Ghasemi, Reza Morillas, Samuel Nezakati, Ahmad Rabiei, Mohammadreza
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Removing or reducing noise in color images is one of the most important functions of image processing, which is used in many sciences. In many cases, nonlinear methods significantly reduce the noise in the image and ...[+]
Palabras clave: Fuzzy metric space , Image processing , Fuzzy filter , Noise reduction , Bootstrap resampling
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Applied Sciences. (eissn: 2076-3417 )
DOI: 10.3390/app12199445
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/app12199445
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//AICO-2020-136/
Agradecimientos:
Samuel Morillas acknowledges the support of the Generalitat Valenciana under Grant AICO2020-136.
Tipo: Artículo

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