MMach: a mathematical morphology toolbox for the KHOROS system (1998)
- Autores:
- Autor USP: BARRERA, JUNIOR - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1117/1.482637
- Assunto: PROCESSAMENTO DE IMAGENS CE610.26
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Journal of Electronic Imaging
- ISSN: 1017-9909
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 7, n. 1, p. 174-210, 1998
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: mit
-
ABNT
BARRERA, Junior et al. MMach: a mathematical morphology toolbox for the KHOROS system. Journal of Electronic Imaging, v. 7, n. 1, p. 174-210, 1998Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.482637. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Barrera, J., Banon, G. J. F., Lotufo, R. D. A., & Hirata Júnior, R. (1998). MMach: a mathematical morphology toolbox for the KHOROS system. Journal of Electronic Imaging, 7( 1), 174-210. doi:10.1117/1.482637 -
NLM
Barrera J, Banon GJF, Lotufo RDA, Hirata Júnior R. MMach: a mathematical morphology toolbox for the KHOROS system [Internet]. Journal of Electronic Imaging. 1998 ; 7( 1): 174-210.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.482637 -
Vancouver
Barrera J, Banon GJF, Lotufo RDA, Hirata Júnior R. MMach: a mathematical morphology toolbox for the KHOROS system [Internet]. Journal of Electronic Imaging. 1998 ; 7( 1): 174-210.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.482637 - Mathematical morphology and its applications to signal and image processing
- Hybrid human-machine non-linear filter design using envelopes
- Finding robust linear expression-based classifiers
- Pattern recognition theory in nonlinear signal processing
- Verificação de impressões digitais utilizando morfologia matemática
- A parallel algorithm for finding small sets of genes that are enough to distinguish two biological states
- Optimal range-domain window filters
- Mathematical morphology toolbox for the KHOROS system
- Automatic programming of binary morphological machines by design of statistically optimal operators in the context of computational learning theory
- Color image gradients for morphological segmentation
Informações sobre o DOI: 10.1117/1.482637 (Fonte: oaDOI API)
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