Image Segmentation via Probabilistic Graph Matching

Ayelet Heimowitz, Yosi Keller

פרסום מחקרי: פרסום בכתב עתמאמרביקורת עמיתים

19 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

This paper presents an unsupervised and semi-automatic image segmentation approach where we formulate the segmentation as an inference problem based on unary and pairwise assignment probabilities computed using low-level image cues. The inference is solved via a probabilistic graph matching scheme, which allows rigorous incorporation of low-level image cues and automatic tuning of parameters. The proposed scheme is experimentally shown to compare favorably with contemporary semi-supervised and unsupervised image segmentation schemes, when applied to contemporary state-of-the-art image sets.

שפה מקוריתאנגלית
מספר המאמר7511662
עמודים (מ-עד)4743-4752
מספר עמודים10
כתב עתIEEE Transactions on Image Processing
כרך25
מספר גיליון10
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - אוק׳ 2016
פורסם באופן חיצוניכן

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Image Segmentation via Probabilistic Graph Matching'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי