| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/12:00057198 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Smooth Chan-Vese Segmentation via Graph Cuts |
|---|
| Druh | J - Článek v odborném periodiku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2012 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 2 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 4 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 3 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Ondřej Daněk (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 8900736)
Pavel Matula (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9465146)
Martin Maška (státní příslušnost: CZ - Česká republika, vedidk: 9021094)
Michal Kozubek (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3021475) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | The graph cut framework presents an efficient method for approximating the minimum of the popular Chan-Vese functional for image segmentation. However, a fundamental drawback of graph cuts is a need for a dense neighbourhood system in order to avoid geometric artefacts and jagged boundaries. The increasing connectivity leads to excessive memory consumption and burdens the efficiency of the method. In this paper, we address the issue by introducing a two-stage connectivity scaling approach. First, coarsesegmentation is calculated using a sparse neighbourhood over the whole image. In the second stage, the segmentation is refined by employing a dense neighbourhood in a narrow band around the boundary from the first stage. We demonstrate that this methodfits well with the Chan-Vese functional and yields smooth boundaries without increasing the computational demands significantly. Moreover, under specific conditions, the construction has no negative effect on the optimality of the solutio |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | image segmentation; graph cut framework; Chan-Vese model; boundary smoothness; memory consumption |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865512000955 |
|---|
| DOI výsledku | 10.1016/j.patrec.2012.03.013 |
|---|