A Modular Framework for 2D/3D and Multi-modal Segmentation with Joint Super-Resolution
A Modular Framework for 2D/3D and Multi-modal Segmentation with Joint Super-Resolution
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具有联合超分辨率的 2D/3D 和多模态分割模块化框架
DOI：
10.1007/978-3-642-33868-7_2
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
O. Loffeld
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
B. Langmann;K. Hartmann;O. Loffeld
本文介绍了一种通用的多图像分割框架，用于2D/3D或多模态分割，可能应用于广泛的机器视觉问题。该框架执行联合分割和超分辨率，以考虑从不同成像传感器获得的不相等分辨率的图像。这允许将一种模态的高分辨率细节与另一种模态的独特性进行联合收割机组合。一组措施被引入到加权测量根据其预期的可靠性，它是利用在分割以及超分辨率。该方法被证明与不同的实验设置和额外的方式以及框架的参数的影响。
A versatile multi-image segmentation framework for 2D/3D or multi-modal segmentation is introduced in this paper with possible application in a wide range of machine vision problems. The framework performs a joint segmentation and super-resolution to account for images of unequal resolutions gained from different imaging sensors. This allows to combine high resolution details of one modality with the distinctiveness of another modality. A set of measures is introduced to weight measurements according to their expected reliability and it is utilized in the segmentation as well as the super-resolution. The approach is demonstrated with different experimental setups and the effect of additional modalities as well as of the parameters of the framework are shown.
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DOI：
10.1109/34.1000236
发表时间：
2002-05-01
影响因子：
23.6
作者：
Comaniciu, D;Meer, P
通讯作者：
Meer, P
DOI：
10.1007/978-3-642-03778-8_5
发表时间：
2009-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Amit Bleiweiss;M. Werman
通讯作者：
Amit Bleiweiss;M. Werman
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Langmann;K. Hartmann;O. Loffeld
通讯作者：
B. Langmann;K. Hartmann;O. Loffeld
动态 3D 成像
DOI：
10.1007/978-3-642-03778-8
发表时间：
2009
期刊：
Lecture Notes in Computer Science
影响因子：
--
作者：
A. Kolb;R. Koch
通讯作者：
R. Koch