Hundreds of image segmentation algo

Hundreds of image segmentation algorithms are widely used in several areas. Such segmentation techniques may be broadly classified into discontinuity based segmentation and similarity based segmentation [1]. First category includes image segmentation algorithms like edge detection by detecting the edges or pixels between different regions that have rapid transition in intensity are extracted and latter includes segmentation algorithms such as region growing and region splitting and merging or thresholding method. Image segmentation has important role in medical imaging mainly in diagnosing abnormalities in images of human body parts. The way of segmenting image varies from image to image and also depends on the purpose of segmentation.

Results (Indonesian) 1:

Ratusan gambar segmentasi algoritma secara luas digunakan di beberapa daerah. Teknik segmentasi tersebut dapat diklasifikasikan luas ke diskontinuitas berbasis segmentasi dan kesamaan berbasis segmentasi [1]. Kategori pertama berisi gambar segmentasi algoritma seperti deteksi tepi dengan mendeteksi tepi atau piksel antara berbagai daerah yang memiliki transisi cepat dalam intensitas yang diekstraksi dan kedua mencakup algoritma segmentasi seperti wilayah berkembang dan wilayah membelah dan penggabungan atau metode thresholding. Gambar segmentasi memiliki peran penting dalam pencitraan medis terutama dalam mendiagnosis kelainan pada gambar dari bagian-bagian tubuh manusia. Cara mengelompokkan gambar bervariasi dari gambar untuk gambar dan juga tergantung pada tujuan dari segmentasi.

Results (Indonesian) 2:

Ratusan algoritma segmentasi citra yang banyak digunakan di beberapa daerah. teknik segmentasi tersebut dapat secara luas diklasifikasikan menjadi segmentasi segmentasi berdasarkan diskontinuitas dan similaritas berdasarkan [1]. Kategori pertama meliputi algoritma segmentasi citra seperti deteksi tepi dengan mendeteksi tepi atau piksel antara daerah yang berbeda yang memiliki transisi cepat dalam intensitas yang diambil dan terakhir termasuk algoritma segmentasi seperti wilayah berkembang dan wilayah pemecahan dan penggabungan atau metode thresholding. segmentasi citra memiliki peran penting dalam pencitraan medis terutama dalam mendiagnosis kelainan pada gambar bagian tubuh manusia. Cara segmentasi citra bervariasi dari gambar ke gambar dan juga tergantung pada tujuan segmentasi.