Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multi-Spectral Image Segmentation Algorithm Combining Spatial and Spectral Information

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F01%3A06071525" target="_blank" >RIV/68407700:21260/01:06071525 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multi-Spectral Image Segmentation Algorithm Combining Spatial and Spectral Information

  • Popis výsledku v původním jazyce

    To segment multi-spectral images new methods are required which operate both in spectral and spatial domains and work with a high-dimensional data. We are presenting a new segmentation method that is built from standard statistical pattern recognition algorithms. It integrates spestral and spatial domain information by a combined classifier approach. We have studied the algorithm performance on real multi-spectral images of detergent powders acquired by the method of scanning electron microscopy. The use of apriori information for the segmentation of images with the similar spectral properties is investigated. The algorithm stability and the measure of segmentation quality are discussed as well. The proposed method appears to be a robust solution for the multi-spectral image segmentation.

  • Název v anglickém jazyce

    Multi-Spectral Image Segmentation Algorithm Combining Spatial and Spectral Information

  • Popis výsledku anglicky

    To segment multi-spectral images new methods are required which operate both in spectral and spatial domains and work with a high-dimensional data. We are presenting a new segmentation method that is built from standard statistical pattern recognition algorithms. It integrates spestral and spatial domain information by a combined classifier approach. We have studied the algorithm performance on real multi-spectral images of detergent powders acquired by the method of scanning electron microscopy. The use of apriori information for the segmentation of images with the similar spectral properties is investigated. The algorithm stability and the measure of segmentation quality are discussed as well. The proposed method appears to be a robust solution for the multi-spectral image segmentation.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2001

  • 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

    SCIA 2001

  • ISBN

    82-995940-0-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    230-235

  • Název nakladatele

    NOBIM

  • Místo vydání

    Bergen

  • Místo konání akce

    Bergen

  • Datum konání akce

    11. 6. 2001

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku