Fuzzy C-means stereo segmentation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86095914" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86095914 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25530-9_3" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25530-9_3</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25530-9_3" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25530-9_3</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fuzzy C-means stereo segmentation
Popis výsledku v původním jazyce
An extension to the popular fuzzy c-means clustering method is proposed by introducing an additional disparity cue. The creation of the fuzzy clusters is driven by a degree of the stereo match and thus it enables to separate the objects not only by theirdifferent colours but also on their different spatial depth. In contrast to the other approaches, the clustering is not performed on the individual input images, but on the stereo image pairs and takes into accounts the stereo matching properties knownfrom the stereo matching algorithms. The proposed method is capable of calculating the output segmentations, as well as the disparity maps. The results of the algorithm show that the proposed method can improve the segmentation in difficult settings. However, the drawback of this approach is that it requires the stereo image pairs of the segmented scenes that are not always easily obtainable.
Název v anglickém jazyce
Fuzzy C-means stereo segmentation
Popis výsledku anglicky
An extension to the popular fuzzy c-means clustering method is proposed by introducing an additional disparity cue. The creation of the fuzzy clusters is driven by a degree of the stereo match and thus it enables to separate the objects not only by theirdifferent colours but also on their different spatial depth. In contrast to the other approaches, the clustering is not performed on the individual input images, but on the stereo image pairs and takes into accounts the stereo matching properties knownfrom the stereo matching algorithms. The proposed method is capable of calculating the output segmentations, as well as the disparity maps. The results of the algorithm show that the proposed method can improve the segmentation in difficult settings. However, the drawback of this approach is that it requires the stereo image pairs of the segmented scenes that are not always easily obtainable.
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
2015
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 9443
ISBN
978-3-319-25529-3
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
35-49
Název nakladatele
Springer Verlag
Místo vydání
London
Místo konání akce
Angers
Datum konání akce
6. 3. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—