کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6939204 | 1449969 | 2018 | 41 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Scalable image segmentation via decoupled sub-graph compression
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی تصویری مقیاس پذیر از طریق فشرده سازی زیر گراف های جدا شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقسیم بندی، فشرده سازی نمودار، جدا کردن، مقیاس پذیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Dealing with large images is an on-going challenge in image segmentation, where many of the current methods run into computational and/or memory complexity issues. This work presents a novel decoupled sub-graph compression (DSC) approach for efficient and scalable image segmentation. In DSC, the image is modeled as a region graph, which is then decoupled into small sub-graphs. The sub-graphs undergo a compression process, which simplifies the graph, reducing the number of vertices and edges, while keeping the overall graph structure. Finally, the compressed sub-graphs are re-coupled and re-compressed to form a final compressed graph representing the final image segmentation. Experimental results based on a dataset of high resolution images (1000â¯Ãâ¯1500) show that the DSC method achieves better segmentation performance when compared to state-of-the-art segmentation methods (PRI=0.84 and F=0.61), while having significantly lower computational and memory complexity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 78, June 2018, Pages 228-241
Journal: Pattern Recognition - Volume 78, June 2018, Pages 228-241
نویسندگان
R.S. Medeiros, A. Wong, J. Scharcanski,