The k-max distance in graphs and images
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F17%3A10238511" target="_blank" >RIV/61989100:27240/17:10238511 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865517303148" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865517303148</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2017.09.003" target="_blank" >10.1016/j.patrec.2017.09.003</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The k-max distance in graphs and images
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we propose a new distance called the k-max distance that is intended for graphs and images. The length of a path is defined as the sum of the k maximum arc weights along the path. The distance between two nodes is the length of the shortest path between them. We show that the k-max distance is a metric. The algorithm for computing the k-max distance is presented. Certain positive properties of the k-max distance are shown, namely in the context of measuring the distances for image segmentation. The comparison with the geodesic distance, the max-arc distance, the minimum barrier distance, and the random walker technique is carried out in the segmentation of real-life images.
Název v anglickém jazyce
The k-max distance in graphs and images
Popis výsledku anglicky
In this paper, we propose a new distance called the k-max distance that is intended for graphs and images. The length of a path is defined as the sum of the k maximum arc weights along the path. The distance between two nodes is the length of the shortest path between them. We show that the k-max distance is a metric. The algorithm for computing the k-max distance is presented. Certain positive properties of the k-max distance are shown, namely in the context of measuring the distances for image segmentation. The comparison with the geodesic distance, the max-arc distance, the minimum barrier distance, and the random walker technique is carried out in the segmentation of real-life images.
Klasifikace
Druh
J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Pattern Recognition Letters
ISSN
0167-8655
e-ISSN
—
Svazek periodika
98
Číslo periodika v rámci svazku
15 October 2017
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
103-109
Kód UT WoS článku
000323710900011
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85029146508