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  Medial Features for Superpixel Segmentation

Engel, D., Spinello, L., Triebel, R., Siegwart, R., Bülthoff, H., & Curio, C. (2009). Medial Features for Superpixel Segmentation. In Eleventh IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2009) (pp. 248-252). Tokyo, Japan: MVA Conference Committee.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C4F4-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-1899-6
Genre: Konferenzbeitrag

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:
MVA-2009-Engel.pdf (beliebiger Volltext), 3MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-F92F-2
Name:
MVA-2009-Engel.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://www.mva-org.jp/mva2009/ (Inhaltsverzeichnis)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Engel, D1, 2, 3, Autor           
Spinello, L, Autor
Triebel, R, Autor
Siegwart, R, Autor
Bülthoff, HH1, 2, Autor           
Curio, C1, 2, 3, Autor           
Affiliations:
1Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
3Project group: Cognitive Engineering, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_2528702              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Image segmentation plays an important role in computer vision and human scene perception. Image oversegmentation
is a common technique to overcome the problem
of managing the high number of pixels and the reasoning
among them. Specifically, a local and coherent cluster that
contains a statistically homogeneous region is denoted as
a superpixel. In this paper we propose a novel algorithm
that segments an image into superpixels employing a new
kind of shape centered feature which serve as a seed points
for image segmentation, based on Gradient Vector Flow
fields (GVF) [14]. The features are located at image locations
with salient symmetry. We compare our algorithm
to state-of-the-art superpixel algorithms and demonstrate a
performance increase on the standard Berkeley Segmentation
Dataset.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 5760
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Eleventh IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2009)
Veranstaltungsort: Yokohama, Japan
Start-/Enddatum: 2009-05-20 - 2009-05-22

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Eleventh IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2009)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Tokyo, Japan : MVA Conference Committee
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 248 - 252 Identifikator: ISBN: 978-4-901122-09-2