A Hierarchical Finite-State Model for Texture Segmentation

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F07%3A00083357" target="_blank" >RIV/67985556:_____/07:00083357 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

A Hierarchical Finite-State Model for Texture Segmentation

Original language description

A novel model for unsupervised segmentation of texture images is presented. The image to be segmented is first discretized and then a hierarchical finite-state region-based model is automatically coupled with the data by means of a sequential optimization scheme, namely the Texture Fragmentation and Reconstruction (TFR) algorithm. Both intra- and inter-texture interactions are modeled, by means of an underlying hierarchical finite-state model, and eventually the segmentation task is addressed in a completely unsupervised manner. The output is then a nested segmentation, so that the user may decide the scale at which the segmentation has to be provided. TFR is composed of two steps: the former focuses on the estimation of the states at the finest levelof the hierarchy, and is associated with an image fragmentation, or over-segmentation; the latter deals with the reconstruction of the hierarchy representing the textural interaction at different scales.

Czech name

Hierarchický model s konečnými stavy pro segmentaci textur

Czech description

Nový model neřízené segmentace texturních obrazů je studován v článku. Segmentovaný obraz se nejprve diskretizuje a potom hierarchický model s konečnými stavy je automaticky naučen na datech pomocí sekvenčního optimalizačního algoritmu nazvaného TextureFragmentation and Reconstruction (TFR) algoritmus. Jak intra, tak inter texturní interakce jsou modelovány pomocí tohoto hierarchického modelu s konečnými stavy a segmentace je uskutečněna zcela neřízeným způsobem. Výsledkem je hierarchická segmentace, kde se uživatel může rozhodnout pro její měřítko. TFR se skládá ze dvou kroků, odhadu stavů a obrazové fragmentace.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

BD - Information theory

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/1ET400750407" target="_blank" >1ET400750407: Automatic Acquisition of Virtual Reality Models from Real World Scenes</a><br>

Continuities

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

Publication year

2007

Confidentiality

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

Article name in the collection

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP'07) /32./

ISBN

—

ISSN

1520-6149

e-ISSN

—

Number of pages

4

Pages from-to

1209-1212

Publisher name

IEEE

Place of publication

Los Alamos

Event location

Honolulu

Event date

Apr 15, 2007

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—