Unsupervised Texture Segmentation Using Multispectral Modelling Approach

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F06%3A00040801" target="_blank" >RIV/67985556:_____/06:00040801 - isvavai.cz</a>

Alternative codes found

RIV/61384399:31160/06:00025107

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Unsupervised Texture Segmentation Using Multispectral Modelling Approach

Original language description

A new unsupervised multispectral texture segmentation method with unknown number of classes is presented. Multispectral texture mosaics are locally represented by four causal multispectral random field models recursively evaluated for each pixel. The segmentation algorithm is based on the underlying Gaussian mixture model and starts with an over segmented initial estimation which is adaptively modified until the optimal number of homogeneous texture segments is reached. The performance of the presentedmethod is extensively tested on the Prague segmentation benchmark using the commonest segmentation criteria and compares favourably with several alternative texture segmentation methods.

Czech name

Neřízená segmentace textur využívající multispektrální modelování

Czech description

Nový algoritmus pro neřízenou segmentaci multispektrálních textur s neznámým počtem tříd je prezentován. Multispektrální texturní mozaiky jsou lokálně reprezentovány čtyřmi kauzálními multispektrálními modely náhodných polí, které jsou identifikovány prokaždý pixel. Segmentační algoritmus je založen na modelu gaussovské směsi a začína s přesegmentovaným odhadem, který se adaptivně upravuje až se dosáhne optimální počet texturních homogenních oblastí. Vlastnost metody jsou extenzivně testovány na Pražském segmentačním benchmarku při použití nejčastěji používaných segmentačních kritérií. Výsledky jsou lepší, než výsledky několika porovnávaných alternativních segmentačních metod.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

BD - Information theory

OECD FORD branch

—

Project

Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2006

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition

ISBN

0-7695-2521-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

4

Pages from-to

203-206

Publisher name

IEEEPress

Place of publication

Piscataway

Event location

Hong Kong

Event date

Aug 20, 2006

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—