0040798 20240103182709.520060905235959.9 4 s. cav_un_epca*00767280-7695-2521-01051-46519-12PiscatawayIEEE Press2006Tang Y.Y.WangS.P.YeungD.S.YanH.LoretteG. range segmentation unsupervised segmentation multimodal cav_un_auth*0101093 Haindl Michal UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0101239 Žid Pavel UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. ieeexplore.ieee.org/Xplore/guesthome.jsp 09K 507752 XE EC cav_un_auth*0200689 IAA2075302 GA AV ČR cav_un_auth*0001801 1ET400750407 GA AV ČR cav_un_auth*0001797 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 CEZ:AV0Z10750506 A fast range image segmentation method for scenes comprising general faced objects is introduced. The range segmentation is based on a recursive adaptive probabilistic detection of step discontinuities which are present at object face borders in mutually registered range and intensity data. Detected face outlines guides the subsequent region growing step where the neighbouring face curves are grouped together. Region growing based on curve segments instead of pixels like in the classical approaches considerably speed up the algorithm. The exploitation of multimodal data significantly improves the segmentation quality. Prezentace rychlé metody pro segmentaci hloubkových map scén obsahujících objekty s obecnými neplanárními stěnami. Segmentace je založena na pravděpodobnostní rekurzivní adaptivní detekci stupňových nespojitostí, přítomných na hranách stěn objektů ve vzájemně registrovaných hloubkových a intenzitních měřeních. Detekované hrany stěn řídí následující krok rozrůstání oblastí, kde jsou sousední stěnové křivky vzájemně slučovány. Rozrůstání oblastí je založeno na křivkových segmentech místo na pixelech, jako u klasických přístupů, výrazně zrychluje algoritmus. Využití multimodálních dat významně zlepšuje segmentační kvalitu. cav_un_auth*0216374 Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition Hong Kong 20.08.2006-24.08.2006 CN 2007 BD http://hdl.handle.net/11104/0134440 2006 cav_un_epca*0076728 Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition 0-7695-2521-0 1051-4651 9 12 Piscataway IEEE Press 2006 Tang Y.Y. 340 Wang S.P. 340 Yeung D.S. 340 Yan H. 340 Lorette G. 340