Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Image segmentation using iterated graph cuts with residual graph

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86088519" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86088519 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-41914-0_23" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-41914-0_23</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41914-0_23" target="_blank" >10.1007/978-3-642-41914-0_23</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Image segmentation using iterated graph cuts with residual graph

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we present a new image segmentation method using iterated graph cuts. In the standard graph cuts method, the data term is computed on the basis of the brightness/color distribution of object and background. In this case, some background regions with the brightness/color similar to the object may be incorrectly labeled as an object. We try to overcome this drawback by introducing a new data term that reduces the importance of brightness/color distribution. This reduction is realised by a new part that uses data from a residual graph that remains after performing the max-flow algorithm. According to the residual weights, we change the weights of t-links in the graph and find a new cut on this graph. This operation makes our method iterative. The results and comparison with other graph cuts methods are presented.

  • Název v anglickém jazyce

    Image segmentation using iterated graph cuts with residual graph

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we present a new image segmentation method using iterated graph cuts. In the standard graph cuts method, the data term is computed on the basis of the brightness/color distribution of object and background. In this case, some background regions with the brightness/color similar to the object may be incorrectly labeled as an object. We try to overcome this drawback by introducing a new data term that reduces the importance of brightness/color distribution. This reduction is realised by a new part that uses data from a residual graph that remains after performing the max-flow algorithm. According to the residual weights, we change the weights of t-links in the graph and find a new cut on this graph. This operation makes our method iterative. The results and comparison with other graph cuts methods are 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

    2013

  • 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 8033

  • ISBN

    978-3-642-41913-3

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    228-237

  • Název nakladatele

    Springer Verlag

  • Místo vydání

    London

  • Místo konání akce

    Rethymnon

  • Datum konání akce

    29. 7. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku