Two Compound Random Field Texture Models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F17%3A00471592" target="_blank" >RIV/67985556:_____/17:00471592 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61384399:31160/17:00051937

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-52277-7_6" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-52277-7_6</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-52277-7_6" target="_blank" >10.1007/978-3-319-52277-7_6</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Two Compound Random Field Texture Models

Popis výsledku v původním jazyce

Two novel models for texture representation using parametric compound random field models are introduced. These models consist of a set of several sub-models each having different characteristics along with an underlying structure model which controls transitions between them. The structure model is a two-dimensional probabilistic mixture model either of the Bernoulli or Gaussian mixture type. Local textures are modeled using the fully multispectral three-dimensional causal auto-regressive models. Both presented compound random field models allow to reproduce, compress, edit, and enlarge a given measured color, multispectral, or bidirectional texture function (BTF) texture so that ideally both measured and synthetic textures are visually indiscernible.

Název v anglickém jazyce

Two Compound Random Field Texture Models

Popis výsledku anglicky

Two novel models for texture representation using parametric compound random field models are introduced. These models consist of a set of several sub-models each having different characteristics along with an underlying structure model which controls transitions between them. The structure model is a two-dimensional probabilistic mixture model either of the Bernoulli or Gaussian mixture type. Local textures are modeled using the fully multispectral three-dimensional causal auto-regressive models. Both presented compound random field models allow to reproduce, compress, edit, and enlarge a given measured color, multispectral, or bidirectional texture function (BTF) texture so that ideally both measured and synthetic textures are visually indiscernible.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA14-10911S" target="_blank" >GA14-10911S: Matematické modelování vzhledu povrchových materiálů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications: 21st Iberoamerican Congress, CIARP 2016

ISBN

978-3-319-52276-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

44-51

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Lima

Datum konání akce

8. 11. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000418399200006