Gabor filter and graph cut based texture analysis

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F12%3A43916384" target="_blank" >RIV/49777513:23520/12:43916384 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1134/S1054661812010208" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1134/S1054661812010208</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1134/S1054661812010208" target="_blank" >10.1134/S1054661812010208</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Gabor filter and graph cut based texture analysis
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes a method for texture based segmentation. Texture features are extracted by applying a bank of Gabor filters using twosided convolution strategy. Probability texture model is represented by Gaussian mixture that is trained with the Expectation maximization algorithm. Texture similarity, obtained this way, is used like the input of a Graph cut method. We show that the combination of texture analysis and the Graph cut method produce good results.
Název v anglickém jazyce
Gabor filter and graph cut based texture analysis
Popis výsledku anglicky
This paper describes a method for texture based segmentation. Texture features are extracted by applying a bank of Gabor filters using twosided convolution strategy. Probability texture model is represented by Gaussian mixture that is trained with the Expectation maximization algorithm. Texture similarity, obtained this way, is used like the input of a Graph cut method. We show that the combination of texture analysis and the Graph cut method produce good results.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—

Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)