Layered mean shift methods
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86088520" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86088520 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38267-3_39" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38267-3_39</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38267-3_39" target="_blank" >10.1007/978-3-642-38267-3_39</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Layered mean shift methods
Popis výsledku v původním jazyce
Segmentation is one of the most discussed problems in image processing. Many various methods for image segmentation exist. The mean-shift method is one of them and it was widely developed in recent years and it is still being developed. In this paper, wepropose a new method called Layered Mean Shift that uses multiple mean-shift segmentations with different bandwidths stacked for elimination of the over-segmentation problem and finding the most appropriate segment boundaries. This method effectively reduces the need for the use of large kernels in the mean-shift method. Therefore, it also significantly reduces the computational complexity
Název v anglickém jazyce
Layered mean shift methods
Popis výsledku anglicky
Segmentation is one of the most discussed problems in image processing. Many various methods for image segmentation exist. The mean-shift method is one of them and it was widely developed in recent years and it is still being developed. In this paper, wepropose a new method called Layered Mean Shift that uses multiple mean-shift segmentations with different bandwidths stacked for elimination of the over-segmentation problem and finding the most appropriate segment boundaries. This method effectively reduces the need for the use of large kernels in the mean-shift method. Therefore, it also significantly reduces the computational complexity
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 7893
ISBN
978-3-642-38266-6
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
465-476
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Leibnitz
Datum konání akce
2. 6. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—