Color Image Segmentation Using Markov Random Field Models
Idioma: inglés
Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2018, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book focuses on a prime research area in Image Processing i.e. Color Image Segmentation. We have used Stochastic Models more particularly Markov Random Field (MRF) models for the problem of Color Image Segmentation. In order to improve the efficiency of the color model, the notion of controlled correlation among different color planes has been introduced and hence a new MRF model called Compound MRF (COMRF) model has been proposed. The controlled correlation feature has been achieved by controlling the associated MRF model parameter . This notion proved to be effective in modeling color images. In order to model both color texture and scene images, a unifying MRF model called Constrained MRF (CMRF) model has been proposed. The constrained condition has been used to develop Constrained Compound MRF (CCOMRF) model and Double Constrained Compound MRF (DCCOMRF) model. The efficacy of these models have been tested with color image segmentation and it has been found that DCCOMRF model proved to be best for modeling color texture and scene images. The segmentation problem is cast as a pixel labeling problem and the pixel label estimation problem has been formulated using MAP. 212 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9786139832781
- Título
- Color Image Segmentation Using Markov Random Field Models
- Autor
- Sucheta Panda
- Editorial
- LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2018
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 6139832780
- ISBN 13
- 9786139832781
- Peso del artículo
- 334 gramos
- Dimensiones
- 220x150x13 mm
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