Affiliation possibility map filtering for image segmentation improvement
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86096802" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86096802 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=7001933&tag=1" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=7001933&tag=1</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IPTA.2014.7001933" target="_blank" >10.1109/IPTA.2014.7001933</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Affiliation possibility map filtering for image segmentation improvement
Popis výsledku v původním jazyce
Image segmentation is an important task in computer vision. The task of image segmentation is to portion image into segments, thus provide more meaningful information of the image contents. Many methods have been developed for numerous application. The common problems of most of the segmentation techniques are scattered segmentation lines, too much details, small or thin segments, and noisy segmentation. In this paper, we propose a novel method for image segmentation improvement. We present state-of-the-art methods, our proposed method and experiments, showing performance over segmentations from classical image segmentation methods and also over segmentations from background subtraction methods.
Název v anglickém jazyce
Affiliation possibility map filtering for image segmentation improvement
Popis výsledku anglicky
Image segmentation is an important task in computer vision. The task of image segmentation is to portion image into segments, thus provide more meaningful information of the image contents. Many methods have been developed for numerous application. The common problems of most of the segmentation techniques are scattered segmentation lines, too much details, small or thin segments, and noisy segmentation. In this paper, we propose a novel method for image segmentation improvement. We present state-of-the-art methods, our proposed method and experiments, showing performance over segmentations from classical image segmentation methods and also over segmentations from background subtraction methods.
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
2014
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
2014 4th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, IPTA 2014
ISBN
978-1-4799-6461-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1 - 6
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Paříž
Datum konání akce
14. 10. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—