Languages for Constrained Binary Segmentation Based on Maximum A Posteriori Probability Labeling
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00157044" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00157044 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Languages for Constrained Binary Segmentation Based on Maximum A Posteriori Probability Labeling
Popis výsledku v původním jazyce
MRF with asymmetric pairwise compatibility constraints between direct pixel neighbors solves a constrained binary image segmentation task. The model is constraining shape and alignment of individual contiguous binary segments by introducing auxiliary labels and their pairwise interactions. Such representation is not necessarily unique. We study several ad-hoc labeling models for binary images consisting of nonoverlapping rectangular contiguous regions. We observed a noticeable increase in performance even in cases when the differences between the models were seemingly insignificant. We use the proposed models for segmentation of windowpanes and windows in orthographically rectified facade images. We show experimentally that even very weak data model inthe MAP formulation of the optimal segmentation problem gives very good segmentation results.
Název v anglickém jazyce
Languages for Constrained Binary Segmentation Based on Maximum A Posteriori Probability Labeling
Popis výsledku anglicky
MRF with asymmetric pairwise compatibility constraints between direct pixel neighbors solves a constrained binary image segmentation task. The model is constraining shape and alignment of individual contiguous binary segments by introducing auxiliary labels and their pairwise interactions. Such representation is not necessarily unique. We study several ad-hoc labeling models for binary images consisting of nonoverlapping rectangular contiguous regions. We observed a noticeable increase in performance even in cases when the differences between the models were seemingly insignificant. We use the proposed models for segmentation of windowpanes and windows in orthographically rectified facade images. We show experimentally that even very weak data model inthe MAP formulation of the optimal segmentation problem gives very good segmentation results.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1ET101210406" target="_blank" >1ET101210406: Automatická konstrukce trojrozměrných virtuálních modelů z fotografií</a><br>
Návaznosti
R - Projekt Ramcoveho programu EK
Ostatní
Rok uplatnění
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal of Imaging Systems and Technology
ISSN
0899-9457
e-ISSN
—
Svazek periodika
19
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000266505900004
EID výsledku v databázi Scopus
—