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Fast two-step histogram-based image segmentation

机译：基于两步直方图的快速图像分割

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摘要

The authors propose a novel image segmentation technique based on the non-parametric clustering procedure in the discretised colour space. The discrete probability density function is estimated in two steps. Multidimensional colour histogram is created, which is afterwards used to acquire final density estimate using the variable kernel density estimation technique. Segmentation is obtained by mapping revealed range domain clusters to the spatial image domain. The proposed method is highly efficient, running in time linear to the number of the image pixels with low constant factors. The output of the algorithm can be accommodated for a particular application to simplify the integration with other image processing techniques. Quantitative evaluation on a standard test dataset proves that the quality of the segmentations provided by the proposed method is comparable to the quality of the segmentations generated by other widely adopted low-level segmentation techniques, while running times are several times faster.
机译：作者提出了一种基于离散色彩空间中非参数聚类过程的新颖图像分割技术。分两步估算离散概率密度函数。创建多维颜色直方图，然后使用可变核密度估计技术将其用于获取最终密度估计。通过将显示的范围域簇映射到空间图像域来获得分割。所提出的方法是高效的，其时间与具有低恒定因子的图像像素的数量呈线性关系。可以为特定应用提供算法的输出，以简化与其他图像处理技术的集成。对标准测试数据集的定量评估证明，该方法提供的分割质量可与其他广泛采用的低级别分割技术生成的分割质量相提并论，而运行时间则快几倍。

著录项

  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2011年第1期|p.63-72|共10页
  • 作者

    Krstinic D.Skelin A.K.Slapnicar I.;

  • 作者单位

    Department of Mathematics, Faculty of Electrical Engineering, Mechanical Engineering and Naval Architecture, University of Split;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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