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  Computationally efficient algorithms for statistical image processing: Implementation in R

Langovoy, M., & Wittich, O.(2010). Computationally efficient algorithms for statistical image processing: Implementation in R (2010-053). Eindhoven, The Netherlands: EURANDOM.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BD44-4 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-95A7-9
Genre: Bericht

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.eurandom.tue.nl/reports/2010/053-report.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Langovoy, M1, Autor           
Wittich, O, Autor
Affiliations:
1Technische Universiteit Eindhoven, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In the series of our earlier papers on the subject, we proposed a novel statistical hy-
pothesis testing method for detection of objects in noisy images. The method uses results from
percolation theory and random graph theory. We developed algorithms that allowed to detect
objects of unknown shapes in the presence of nonparametric noise of unknown level and of un-
known distribution. No boundary shape constraints were imposed on the objects, only a weak
bulk condition for the object's interior was required. Our algorithms have linear complexity and
exponential accuracy. In the present paper, we describe an implementation of our nonparametric
hypothesis testing method. We provide a program that can be used for statistical experiments in
image processing. This program is written in the statistical programming language R.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 24
 Ort, Verlag, Ausgabe: Eindhoven, The Netherlands : EURANDOM
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 2010-053
BibTex Citekey: LangovoyW2010_3
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Eurandom Preprint Series
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 2010-053 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 24 Identifikator: ISSN: 1389-2355