Automatic Image Segmentation Optimized by Bilateral Filtering

Sanchez, Javier; Martínez Izquierdo, María Estíbaliz; Arquero Hidalgo, Águeda y Renza Torres, Diego (2010). Automatic Image Segmentation Optimized by Bilateral Filtering. En: "15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP 2010", 08/11/2010 - 11/11/2010, Sao Paulo, Brasil. ISBN 978-3-642-16686-0.

Descripción

Título: Automatic Image Segmentation Optimized by Bilateral Filtering
Autor/es:
  • Sanchez, Javier
  • Martínez Izquierdo, María Estíbaliz
  • Arquero Hidalgo, Águeda
  • Renza Torres, Diego
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP 2010
Fechas del Evento: 08/11/2010 - 11/11/2010
Lugar del Evento: Sao Paulo, Brasil
Título del Libro: Proceedings of the 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP 2010
Fecha: Noviembre 2010
ISBN: 978-3-642-16686-0
Volumen: 6419
Materias:
Palabras Clave Informales: Image segmentation, Bilateral filter, Self-calibrating framework.
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The object-based methodology is one of the most commonly used strategies for processing high spatial resolution images. A prerequisite to object-based image analysis is image segmentation, which is normally defined as the subdivision of an image into separated regions. This study proposes a new image segmentation methodology based on a self-calibrating multi-band region growing approach. Two multispectral aerial images were used in this study. The unsupervised image segmentation approach begins with a first step based on a bidirectional filtering, in order to eliminate noise, smooth the initial image and preserve edges. The results are compared with ones obtained from Definiens Developper software.

Más información

ID de Registro: 7086
Identificador DC: http://oa.upm.es/7086/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:7086
URL Oficial: http://www.springerlink.com/content/1v771g21h3u03741/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 24 May 2011 13:25
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 16:12
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