Oversegmentation reduction via multiresolution image representation (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Oversegmentation reduction via multiresolution image representation (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2005-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1007/11578079_101 (literal)
Alternative label
  • Frucci M.; Ramella G.; Sanniti di Baja G. (2005)
    Oversegmentation reduction via multiresolution image representation
    in Lecture notes in computer science; Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg (Germania)
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Frucci M.; Ramella G.; Sanniti di Baja G. (literal)
Pagina inizio
  • 989 (literal)
Pagina fine
  • 996 (literal)
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  • http://www.springerlink.com/content/f744n821373h3l40/ (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume
  • 3773 (literal)
Rivista
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  • 8 (literal)
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  • Partendo da una bassa risoluzione dell'immagine, ottenuta attraverso una rappresentazione piramidale, si individuano i marker relativi alle regioni percepite come significative a tale risoluzione. Tali marker sono poi utilizzati per trovare i semi dell' immagine di partenza da cui far partire un processo di region growing e ottenere così la segmentazione dell'immagine. (literal)
Note
  • ACM DL (literal)
  • SpringerLink (literal)
  • Scopu (literal)
  • Google Scholar (literal)
  • ISI Web of Science (WOS) (literal)
  • The Collection of Computer Science Bibliography (literal)
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  • Istituto di Cibernetica \"Edoardo Caianiello\" - CNR (literal)
Titolo
  • Oversegmentation reduction via multiresolution image representation (literal)
Abstract
  • We introduce a method to reduce oversegmentation in watershed partitioned images, that is based on the use of a multiresolution representation of the input image. The underlying idea is that the most significant components perceived in the highest resolution image will remain identifiable also at lower resolution. Thus, starting from the image at the highest resolution, we first obtain a multiresolution representation by building a resolution pyramid. Then, we identify the seeds for watershed segmentation on the lower resolution pyramid levels and suitably use them to identify the significant seeds in the highest resolution image. This is finally partitioned by watershed segmentation, providing a satisfactory result. Since different lower resolution levels can be used to identify the seeds, we obtain alternative segmentations of the highest resolution image, so that the user can select the preferred level of detail. (literal)
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