Real time image segmentation using an adaptive thresholding approach
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http://hdl.handle.net/10045/657
Título: | Real time image segmentation using an adaptive thresholding approach |
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Autor/es: | Arques Corrales, Pilar | Aznar Gregori, Fidel | Pujol, Mar | Rizo, Ramón |
Grupo/s de investigación o GITE: | Informática Industrial e Inteligencia Artificial |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
Palabras clave: | Region segmentation | Adaptive thresholding | Simulated annealing | Real time | Markov Random Field |
Área/s de conocimiento: | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
Fecha de creación: | 2006 |
Fecha de publicación: | nov-2006 |
Editor: | Springer |
Cita bibliográfica: | ARQUES CORRALES, Pilar, et al. “Real time image segmentation using an adaptive thresholding approach”. Lecture notes in computer science. 2006, vol. 4177/2006. ISSN 0302-9743, pp. 389-398 |
Resumen: | The aim of image segmentation is the partition of the image in homogeneous regions. In this paper we propose an approximation based on Markov Random Fields (MRF) able to perform correct segmentation in real time using colour information. In a first approximation a simulated annealing approach is used to obtain the optimal segmentation. This segmentation will be improved using an adaptive threshold algorithm, to achieve real time. The experiment results using the proposed segmentation prove its correctness, both for the obtained labelling and for the response time. |
Patrocinador/es: | Proyecto de la Generalitat Valenciana GV04B685 |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/657 |
ISSN: | 0302-9743 |
DOI: | 10.1007/11881216 |
Idioma: | eng |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
Derechos: | The original publication is available at www.springerlink.com |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | http://dx.doi.org/10.1007/11881216 |
Aparece en las colecciones: | INV - i3a - Artículos de Revistas |
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