Neřízená segmentace textur využívající multispektrální modelování

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F06%3A00040801" target="_blank" >RIV/67985556:_____/06:00040801 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61384399:31160/06:00025107

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Unsupervised Texture Segmentation Using Multispectral Modelling Approach

Popis výsledku v původním jazyce

A new unsupervised multispectral texture segmentation method with unknown number of classes is presented. Multispectral texture mosaics are locally represented by four causal multispectral random field models recursively evaluated for each pixel. The segmentation algorithm is based on the underlying Gaussian mixture model and starts with an over segmented initial estimation which is adaptively modified until the optimal number of homogeneous texture segments is reached. The performance of the presentedmethod is extensively tested on the Prague segmentation benchmark using the commonest segmentation criteria and compares favourably with several alternative texture segmentation methods.

Název v anglickém jazyce

Unsupervised Texture Segmentation Using Multispectral Modelling Approach

Popis výsledku anglicky

A new unsupervised multispectral texture segmentation method with unknown number of classes is presented. Multispectral texture mosaics are locally represented by four causal multispectral random field models recursively evaluated for each pixel. The segmentation algorithm is based on the underlying Gaussian mixture model and starts with an over segmented initial estimation which is adaptively modified until the optimal number of homogeneous texture segments is reached. The performance of the presentedmethod is extensively tested on the Prague segmentation benchmark using the commonest segmentation criteria and compares favourably with several alternative texture segmentation methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BD - Teorie informace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition

ISBN

0-7695-2521-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

203-206

Název nakladatele

IEEEPress

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Hong Kong

Datum konání akce

20. 8. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—