Real time image segmentation using an adaptive thresholding approach

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Título: Real time image segmentation using an adaptive thresholding approach
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
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