Improving parameters selection of a seeded region growing method for multiband image segmentation

Sánchez Hernández, Javier; Martínez Izquierdo, María Estíbaliz y Arquero Hidalgo, Águeda (2015). Improving parameters selection of a seeded region growing method for multiband image segmentation. "IEEE Latin America Transactions", v. 13 (n. 3); pp. 843-849. ISSN 1548-0992. https://doi.org/10.1109/TLA.2015.7069113.

Descripción

Título: Improving parameters selection of a seeded region growing method for multiband image segmentation
Autor/es:
  • Sánchez Hernández, Javier
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
  • Arquero Hidalgo, Águeda
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: IEEE Latin America Transactions
Fecha: Marzo 2015
Volumen: 13
Materias:
Palabras Clave Informales: OBIA; Image segmentation; Seed selection; Region growing; Segmentation objective evaluation
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

In the last decade, Object Based Image Analysis (OBIA) has been accepted as an effective method for processing high spatial resolution multiband images. This image analysis method is an approach that starts with the segmentation of the image. Image segmentation in general is a procedure to partition an image into homogenous groups (segments). In practice, visual interpretation is often used to assess the quality of segmentation and the analysis relies on the experience of an analyst. In an effort to address the issue, in this study, we evaluate several seed selection strategies for an automatic image segmentation methodology based on a seeded region growing-merging approach. In order to evaluate the segmentation quality, segments were subjected to spatial autocorrelation analysis using Moran's I index and intra-segment variance analysis. We apply the algorithm to image segmentation using an aerial multiband image.

Más información

ID de Registro: 35709
Identificador DC: http://oa.upm.es/35709/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:35709
Identificador DOI: 10.1109/TLA.2015.7069113
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=9907
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 08 Jul 2015 07:13
Ultima Modificación: 17 Nov 2017 08:42
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