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
—