bibtype J - Journal Article
ARLID 0327903
utime 20240111140724.1
mtime 20090805235959.9
WOS 000268033300012
DOI 10.1109/TIP.2009.2020534
title (primary) (eng) Hierarchical Multiple Markov Chain Model for Unsupervised Texture Segmentation
specification
page_count 14 s.
media_type www
serial
ARLID cav_un_epca*0253235
ISSN 1057-7149
title IEEE Transactions on Image Processing
volume_id 18
volume 8 (2009)
page_num 1830-1843
publisher
name Institute of Electrical and Electronics Engineers
title (cze) Hierarchický násobný markovský řetězový model pro neřízenou texturní segmentaci
keyword Classification
keyword texture analysis
keyword segmentation
keyword hierarchical image models
keyword Markov process
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0216377
name1 Scarpa
name2 G.
country IT
author
ARLID cav_un_auth*0253271
name1 Gaetano
name2 R.
country IT
author
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*0226576
name1 Zerubia
name2 J.
country FR
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2009/RO/haindl-hierarchical multiple markov chain model for unsupervised texture segmentation.pdf
cas_special
project
project_id GA102/08/0593
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0239567
project
project_id 507752
country XE
agency EC
ARLID cav_un_auth*0200689
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) In this paper, we present a novel multiscale texture model and a related algorithm for the unsupervised segmentation of color images. Elementary textures are characterized by their spatial interactions with neighboring regions along selected directions. Such interactions are modeled, in turn, by means of a set of Markov chains, one for each direction, whose parameters are collected in a feature vector that synthetically describes the texture. Based on the feature vectors, the texture are then recursively merged, giving rise to larger and more complex textures, which appear at different scales of observation: accordingly, the model is named Hierarchical Multiple Markov Chain (H-MMC). The Texture Fragmentation and Reconstruction (TFR) algorithm, addresses the unsupervised segmentation problem based on the H-MMC model.
abstract (cze) V práci je navržen nový víceměřítkový texturní model a odpovídající algoritmus pro neřízenou segmentaci barevných obrazů. Jednotlivé textury jsou charakterizovány jejich prostorovými interakcemi se sousedními oblastmi ve vybraných směrech. Tyto interakce jsou modelovány množinou markovských řetězců, jeden pro každý směr. Jejich parametry tvoří příznakový vektor popisující texturu. Podle těchto příznakových vektorů jsou textury rekurzivně spojovány do větších a složitějších textur, které odpovídají různým měřítkům pozorování. Podle této techniky se model nazývá Hierarchický násobný markovský řetěz (H-MMC). Neřízený segmentační algoritmus Texture Fragmentation and Reconstruction (TFR) je založen na H-MMC modelu.
reportyear 2010
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0174342
mrcbT16-f 4.139
mrcbT16-g 0.248
mrcbT16-h 7.6
mrcbT16-i 0.03222
mrcbT16-j 1.408
mrcbT16-k 11472
mrcbT16-l 214
mrcbT16-q 156
mrcbT16-s 3.178
mrcbT16-y 33.51
mrcbT16-x 4.81
arlyear 2009
mrcbU34 000268033300012 WOS
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0253235 IEEE Transactions on Image Processing 1057-7149 1941-0042 Roč. 18 č. 8 2009 1830 1843 Institute of Electrical and Electronics Engineers