Labeling Problems with Smoothness-Based Priors in Computer Vision

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2010, 2010

3843376425 / 9783843376426

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Many applications in computer vision can be formulated as labeling problems of assigning each pixel a label where the labels represent some local quantities. To improve results of these labeling problems, smoothness-based priors can be enforced in the formulations.Such labeling problems with smoothness-based priors can be solved by minimizing a Markov energy. According to different definitions of the energy functions, different optimization tools can be used to obtain the results. In this book, three optimization approaches are used due to their good performance: graph cuts, belief propagation, and optimization with a closed form solution. Five algorithms in different applications are proposed in this book. All of them are formulated as smoothness based labeling problems, including single image segmentation, video object cutout, image/video completion, image denoising, and image matting. This book should be especially useful to professionals in computer vision fields. 156 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783843376426

Titolo
Labeling Problems with Smoothness-Based Priors in Computer Vision
Autore
Shifeng Chen
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2010
Anno di pubblicazione
2010
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3843376425
ISBN 13
9783843376426
Peso dell'articolo
250 grammi
Dimensioni
220x150x10 mm

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