Teoría de decisión bayesiana en los criterios de similitud utilizados en la segmentación de imágenes de rango
El obtener una imagen segmentada correctamente sigue siendo un asunto sin resolverse. Por lo general los resultados obtenidos por un computador al segmentar una imagen contienen sobre-segmentaciones, sub-segmentaciones y bordes mal definidos. En gran parte, estos inconvenientes recaen sobre el crite...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | Colombia |
| Recursos: | Universidad de Medellín |
| Repositorio: | Repositorio UDEM |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repository.udem.edu.co:11407/884 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11407/884 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Segmentación imágenes de rango teoría bayesiana |
| Resumo: | El obtener una imagen segmentada correctamente sigue siendo un asunto sin resolverse. Por lo general los resultados obtenidos por un computador al segmentar una imagen contienen sobre-segmentaciones, sub-segmentaciones y bordes mal definidos. En gran parte, estos inconvenientes recaen sobre el criterio de similitud utilizado por los algoritmos de segmentación. En el presente artículo se hace un análisis de los criterios de similitud más utilizados en la literatura y de la utilización de criterios basados en la teoría de decisión bayesiana. |
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