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Prior parameter estimation for Ising-MRF-based sonar image segmentation by local center-encoding
Song SM(宋三明); Si BL(斯白露); Feng XS(封锡盛); Herrmann, J. Michael
作者部门水下机器人研究室
会议名称OCEANS 2015 MTS/IEEE Genova
会议日期May 18-21, 2015
会议地点Genova, Italy
会议录名称OCEANS 2015 MTS/IEEE Genova
出版者IEEE
出版地Piscataway, NJ, USA
2015
页码1-5
收录类别EI ; CPCI(ISTP)
EI收录号20160701916016
WOS记录号WOS:000380485500112
产权排序1
ISBN号978-1-4799-8736-8
摘要A prior parameter estimation method based on local center-encoding (LCE) is proposed for a Markov random field (MRF) model, i.e. the Ising case, in the task of image segmentation. The LCE algorithm makes efficient use of the local information in the image, avoiding the exclusion of certain blocks as in the least square (LSQR) algorithm. In addition, LCE doesn't require complex matrix computations, therefore reduces the computational cost. As a general algorithm, LCE can be used to estimate the prior parameters in anisotropic label fields. Experimental results on label fields and image segmentations demonstrate the efficiency and generality of the LCE algorithm.
语种英语
引用统计
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/17504
专题水下机器人研究室
作者单位1.Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang, China
2.Institute of Perception, Action and Behavior, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom
推荐引用方式
GB/T 7714
Song SM,Si BL,Feng XS,et al. Prior parameter estimation for Ising-MRF-based sonar image segmentation by local center-encoding[C]. Piscataway, NJ, USA:IEEE,2015:1-5.
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文件名: Prior parameter estimation for Ising-MRF-based sonar image segmentation by local center-encoding.pdf
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