bibtype J - Journal Article
ARLID 0311950
utime 20240111140705.8
mtime 20081015235959.9
DOI dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85920-8_82
title (primary) (eng) Probabilistic Discrete Mixtures Colour Texture Models
specification
page_count 7 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0258518
ISSN 0302-9743
title Lecture Notes in Computer Science
volume_id 2008
volume 5197 (2008)
page_num 675-682
title (cze) Pravděpodobnostní diskrétní směsové barevné texturní modely
keyword Discrete distribution mixtures
keyword EM algorithm
keyword texture modeling
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101093
name1 Haindl
name2 Michal
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101100
name1 Havlíček
name2 Vojtěch
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101091
name1 Grim
name2 Jiří
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/RO/haindl-havlicek-grim-probabilistic%20discrete%20mixtures%20colour%20texture%20models.pdf
cas_special
project
project_id 1ET400750407
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001797
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id GA102/07/1594
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0228611
project
project_id 2C06019
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0216518
project
project_id GA102/08/0593
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0239567
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) A new generative multispectral texture model based on discrete distribution mixtures is introduced. Statistical texture properties are represented by a discrete distribution mixture of product components. A natural colour or multispectral texture is spectrally factorized and discrete mixtures models are learned and used to synthesize single orthogonal monospectral components. Texture synthesis is based on easy computation of arbitrary conditional distributions from the model. Finally single synthesized monospectral texture components are transformed into the required synthetic colour texture. This model can easily serve for texture segmentation, retrieval or to model single factors in complex Bidirectional Texture Function (BTF) space models. The advantages and weak points of the presented approach are demonstrated on several colour texture applications.
abstract (cze) Článek prezentuje nový generativní multispektrální texturní model založený na diskrétních distribučních směsích. Statistické texturní vlastnosti jsou reprezentovány pomocí diskrétní distribuční směsi násobných komponentů. Přírodní barevná nebo multispektrální textura je spektrální faktorizována a diskrétní směsové modely se učí na jednotlivých ortogonálních monospektrálních složkách. Syntéza textury je založena na snadném výpočtu libovolné podmíněné distribuce modelu. Nakonec jsou jednotlivé syntetizované monospektrální texturní složky transformovány do požadované syntetické barevné textury. Tento model se může snadno použít pro segmentaci textur, vyhledávání, nebo modelování jednotlivých faktorů modelů BTF prostoru. Výhody a nedostatky prezentovaného modelu jsou předvedeny na několika aplikacích barevných textur.
action
ARLID cav_un_auth*0242171
name Iberoamerican Congress on Pattern Recognition /13./
place Havana
dates 09.092008-12.09.2008
country CU
reportyear 2009
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0163153
arlyear 2008
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0258518 Lecture Notes in Computer Science 0302-9743 Roč. 2008 č. 5197 2008 675 682