Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/75434
Título: Distance maps from unthresholded magnitudes
Autores/as: Antón Canalís,Luis 
HernÁndez-Tejera, Mario 
Sanchez-Nielsen, Elena
Clasificación UNESCO: 1203 Ciencia de los ordenadores
120304 Inteligencia artificial
220990 Tratamiento digital. Imágenes
Palabras clave: Algorithm
Distance transform
Thresholding
Pseudodistances
Fecha de publicación: 2011
Publicación seriada: Lecture Notes in Computer Science 
Conferencia: 5th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA) 
Resumen: A straightforward algorithm that computes distance maps from unthresholded magnitude values is presented, suitable for still images and video sequences. While results on binary images are similar to classic Euclidean Distance Transforms, the proposed approach does not require a binarization step. Thus, no thresholds are needed and no information is lost in intermediate classification stages. Experiments include the evaluation of segmented images using the watershed algorithm and the measurement of pixel value stability in video sequences.
URI: http://hdl.handle.net/10553/75434
ISBN: 978-3-642-21256-7
ISSN: 0302-9743
DOI: 10.1007/978-3-642-21257-4_12
Fuente: Vitrià J., Sanches J.M., Hernández M. (eds) Pattern Recognition and Image Analysis. IbPRIA 2011. Lecture Notes in Computer Science, [ISSN 0302-9743], vol 6669, p. 92-99. Springer, Berlin, Heidelberg.
Colección:Actas de congresos
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