Natural Image Statistics for Natural Image Segmentation


Heiler, Matthias ; Schnörr, Christoph


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/1804
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-18049
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2003
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Mathematik und Informatik
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen der Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Informatik > Technical Reports
Fachgebiet: 004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD): Kanonische Abbildung , Bildsegmentierung
Abstract: Building on recent progress in modeling filter response statistics of natural mages we integrate a statistical model into a variational framework for image segmentation. Incorporated in asound probabilistic distance measure the model drives level sets toward meaningful segment at ions of complex textures and natural scenes. Despite its enhanced descriptive power our approach preserves the efficiency of level set based segmentation since each connected region comprises two model parameters only. We validate the statistical basis of our model on thousands of natural images and demonstrate that our approach outperforms recent variational segment at ion methods based on second-order statistics.
Zusätzliche Informationen:

Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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Heiler, Matthias und Schnörr, Christoph (2003) Natural Image Statistics for Natural Image Segmentation. [Arbeitspapier]
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