Accurate Binary Image Selection from Inaccurate User Input

Résumé : L'opération de sélection est essentielle en traitement d'images, bien que fastidieuse à effectuer a la main. Des techniques à base de marques ont été développées. Cependant celles ci supposent que l'utilisateur fournit des marques exactes a 100%, ce qui impose à l'utilisateur des contraintes supplémentaires. Dans ce papier, nous proposons une technique de sélection qui est robuste par rapport à la qualite des marques fournies par l'utilisateur. Nous utilisons un "conditional random field" dense pour inferrer une selection binaire, de manière robuste à partir de l'entrée utilisateur. Comme ce choix impose une dimensionalité faible des espaces de travail, ainsi qu'une metrique euclidienne, nous utilisons une réduction de dimension empirique basée sur la fonction de similarité entre pixels. Nos résultats montrent qu'a entrée égale, notre méthode surpasse les travaux existants.
Type de document :
Article dans une revue
Computer Graphics Forum, Wiley, 2013, 32 (2pt1), pp.41-50. <10.1111/cgf.12024>
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https://hal.inria.fr/hal-00782232
Contributeur : Cyril Soler <>
Soumis le : mardi 29 janvier 2013 - 13:15:35
Dernière modification le : vendredi 25 juillet 2014 - 23:04:14
Document(s) archivé(s) le : lundi 17 juin 2013 - 17:07:08

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Kartic Subr, Sylvain Paris, Cyril Soler, Jan Kautz. Accurate Binary Image Selection from Inaccurate User Input. Computer Graphics Forum, Wiley, 2013, 32 (2pt1), pp.41-50. <10.1111/cgf.12024>. <hal-00782232>

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