• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>4th International Conference on Scale Space Methods in Computer Vision Scale Space 2003 Jun 10-12, 2003 Isle of Skye, UK >Scale-Space on Image Profiles about an Object Boundary
【24h】

Scale-Space on Image Profiles about an Object Boundary

机译：关于对象边界的图像轮廓上的比例空间

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Traditionally, image blurring by diffusion is done in Euclidean space, in an image-based coordinate system. This will blur edges at object boundaries, making segmentation difficult. Geometry-driven diffusion uses a geometric model to steer the blurring, so as to blur along the boundary (to overcome noise) but edge-detect across the object boundary. In this paper, we present a scale-space on image profiles taken about the object boundary, in an object-intrinsic coordinate system. The profiles are sampled from the image in the fashion of Active Shape Models, and a scale-space is constructed on the profiles, where diffusion is run only in directions tangent to the boundary. Features from the scale-space are then used to build a statistical model of the image structure about the boundary, trained on a population of images with corresponding geometric models. This statistical image match model can be used in an image segmentation framework. Results are shown in 2D on synthetic and real-world objects; the methods can also be extended to 3D.
机译：传统上，在基于图像的坐标系中，在欧几里得空间中通过扩散进行图像模糊。这将模糊对象边界处的边缘，使分割变得困难。几何驱动的扩散使用几何模型来控制模糊，以便沿边界模糊（以克服噪声），但可以跨对象边界进行边缘检测。在本文中，我们提出了在对象固有坐标系中围绕对象边界拍摄的图像轮廓上的比例空间。以Active Shape Models的方式从图像中采样轮廓，并在轮廓上构建比例空间，其中扩散仅在与边界相切的方向上进行。然后，使用比例尺空间中的特征构建边界周围图像结构的统计模型，并在具有相应几何模型的大量图像上进行训练。该统计图像匹配模型可以在图像分割框架中使用。结果以2D形式显示在合成对象和真实对象上；这些方法也可以扩展到3D。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号