Characterizing Images by the Gromov-Hausdorff Distances Between Derived Hierarchies - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Characterizing Images by the Gromov-Hausdorff Distances Between Derived Hierarchies

Amin Fehri
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 9628
  • IdHAL : aminfehri
Centre de Morphologie Mathématique
Santiago Velasco-Forero
Centre de Morphologie Mathématique
CV
Fernand Meyer
Centre de Morphologie Mathématique

Résumé

A hierarchy is a series of nested partitions in which a coarser partition results from merging regions of finer ones. Each hierarchy derived from an image provides a particular structural description of the image content, depending upon the criteria for merging neighboring regions. Distinct hierarchies derived from a same image reflect its various facets and the distances between them nicely characterize its content. In this paper the hierarchies are constructed with the versatile stochastic watershed algorithm and their inter-distances are measured with the Gromov-Hausdorff distance. Experiments conducted on images simulated by dead leaves model illustrate the advantages of our approach in terms of learning efficiency and under-standability of the results.

Domaines

Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV] Traitement des images [eess.IV] Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Intelligence artificielle [cs.AI]
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Soumis le : mercredi 9 janvier 2019-12:29:59

Dernière modification le : mardi 27 août 2024-12:49:07

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Dates et versions

hal-01823866 , version 1 (09-01-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01823866 , version 1

Citer

Amin Fehri, Santiago Velasco-Forero, Fernand Meyer. Characterizing Images by the Gromov-Hausdorff Distances Between Derived Hierarchies. International Conference on Image Processing (ICIP), Oct 2018, Athens, Greece. ⟨hal-01823866⟩

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