GIRAUD, Rémi; TA, Vinh-Thong; PAPADAKIS, Nicolas

Metadatos

Licencia de uso del documento

GIRAUD, Rémi
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]

TA, Vinh-Thong
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]

PAPADAKIS, Nicolas
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]

Idioma

Communication dans un congrès

Este ítem está publicado en

Colloque du Groupe de Recherche et d'Etudes de Traitement du Signal et des Images (GRETSI'17), 2017-09-05, Juan-les-Pins.

Resumen en inglés

Pour la plupart des méthodes de décomposition en superpixels, un compromis est calculé entre : 1) la régularité de la décomposition, 2) l’homogénéité couleur des superpixels et 3) l’adhérence aux contours de l’image. Dans ce papier, nous proposons une méthode rapide de décomposition qui vise à améliorer conjointement ces aspects en utilisant une information couleur et contour le long du chemin linéaire entre chaque pixel et le barycentre du superpixel qui le contient. La méthode proposée produit des superpixels réguliers qui adhèrent aux contours, et obtient des résultats supérieurs à ceux des méthodes de l’état-de-l’art sur les métriques superpixel et de détection de contours.< Leer menos

URI

https://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/193647

Proyecto ANR

Generalized Optimal Transport Models for Image processing - ANR-16-CE33-0010

Orígen

Importado de Hal

Centros de investigación

Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251