A new level-set based algorithm for bimodal depth segmentation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F12%3A86084672" target="_blank" >RIV/61989100:27240/12:86084672 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-33140-4_20" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-33140-4_20</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_20" target="_blank" >10.1007/978-3-642-33140-4_20</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A new level-set based algorithm for bimodal depth segmentation
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, a new algorithm for bimodal depth segmentation is presented. The method separates the background and the planar objects of arbitrary shapes lying in a certain height above the background using the information from the stereo image pair (more exactly, the background and the objects may lie on two distinct general planes). The problem is solved as a problem of minimising a functional. A new functional is proposed for this purpose that is based on evaluating the mismatches between the images, which contrasts with the usual approaches that evaluate the matches. We explain the motivation for such an approach. The minimisation is carried out by making use of the Euler-Lagrange equation and the level-set function. The experiments show the promising results on noisy synthetic images as well as on real-life images. An example of the practical application of the method is also presented.
Název v anglickém jazyce
A new level-set based algorithm for bimodal depth segmentation
Popis výsledku anglicky
In this paper, a new algorithm for bimodal depth segmentation is presented. The method separates the background and the planar objects of arbitrary shapes lying in a certain height above the background using the information from the stereo image pair (more exactly, the background and the objects may lie on two distinct general planes). The problem is solved as a problem of minimising a functional. A new functional is proposed for this purpose that is based on evaluating the mismatches between the images, which contrasts with the usual approaches that evaluate the matches. We explain the motivation for such an approach. The minimisation is carried out by making use of the Euler-Lagrange equation and the level-set function. The experiments show the promising results on noisy synthetic images as well as on real-life images. An example of the practical application of the method is also presented.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Computer Science. Volume 7517
ISBN
978-3-642-33139-8
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
225-236
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
4. 9. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—