Sammanfattning I denna artikel presenteras en roman Tensor-Based Image Segmentation Algorithm (TBISA) som är tillägnad segmentering av färgbilder. Ett syfte med TBISA är att särskilja specifika objekt baserat på deras egenskaper, dvs. form, färg, textur eller en blandning av dessa egenskaper. Alla dessa uppgifter finns tillgängliga i färgkanaldata. Icke desto mindre, utför bildanalys på pixelnivå med hjälp av RGB-värden, gör det inte möjligt att få tillgång till information om textur som döljs i förhållande till angränsande pixlar. För att dra full nytta av all tillgänglig information föreslår vi därför att de strukturella tensorerna införlivas som en funktionsextraktionsmetod. Den bildar berikade funktioner som, bortsett från färg och intensitet, också förmedlar information om textur. Denna uppsättning bearbetas nästa gång av olika klassificeringsalgoritmer för bildsegmentering. Kvaliteten på TBISA utvärderas i en serie experiment som utförs på referensbilder. Erhållna resultat visar att den föreslagna metoden möjliggör exakt och snabb bildsegmentering.
REF att presentera en ny algoritm för bildsegmentering, Tensorbaserad bildsegmentering Algoritm (TBISA).
A learning-based colour image segmentation with extended and compact structural tensor feature representation
{'venue': 'Pattern Analysis and Applications', 'journal': 'Pattern Analysis and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}