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일반화 대칭변환을 변형한 관심 연산자에 의한 사전 정보없는 다중 물체 분할
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  • 일반화 대칭변환을 변형한 관심 연산자에 의한 사전 정보없는 다중 물체 분할
  • Context-free multiple-object segmentation using attention operator based on modified generalized symmetry transform
저자명
구태모,전준형,최흥문
간행물명
電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics. C
권/호정보
1997년|4호|pp.36-44 (9 pages)
발행정보
대한전자공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

An efficient context-free multiple-object segmentation using attention operator based on modified generalized symmetry transform is proposed and implemented by modifying a radial basis function network. By using the difference of intensity gradient, instead of te intensity gradient itself, in generalized symmetry tranform so as to make the attention operator to preserve the edges of the objects shape, an efficient context-free multiple-object segementation is proposed in which no a priori shape informtion on the objects is requried. The attention operator is implemented by using a modified radial basis function network which can reflect symmetry, and by using te edge pyramid of the input image, both of the local and the global symmetry of the objects are reflected simultaneously to make the multiple-object with different sizes be segmented with a singel fixed-size $n imesm$ can be done with O(n) complexity. The simulaton results show that the proposed algorithm can efficiently be used in context-free multiple-object segmentation even for the low contrast IR images as well as for the images from the camera.