Počet záznamů: 1
3D Multi-frequency Fully Correlated Causal Random Field Texture Model
- 1.
SYSNO ASEP 0522438 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název 3D Multi-frequency Fully Correlated Causal Random Field Texture Model Tvůrce(i) Haindl, Michal (UTIA-B) RID, ORCID
Havlíček, Vojtěch (UTIA-B) RIDCelkový počet autorů 2 Číslo článku 33 Zdroj.dok. Pattern Recognition. - Cham : Springer International Publishing, 2020 / Palaiahnakote Shivakumara ; Sanniti di Baja Gabriella ; Wang Liang ; Yan Wei Qi - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-030-41298-2 Rozsah stran s. 423-434 Poč.str. 12 s. Forma vydání Tištěná - P Akce The 5th Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR 2019) Datum konání 26.11.2019 - 29.11.2019 Místo konání Auckland Země NZ - Nový Zéland Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CH - Švýcarsko Klíč. slova texture modeling ; Markov random field ; Bidirectional Texture Function Vědní obor RIV BD - Teorie informace Obor OECD Applied mathematics CEP GA19-12340S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 EID SCOPUS 85081552252 DOI 10.1007/978-3-030-41299-9_33 Anotace We propose a fast novel multispectral texture model with an analytical solution for both parameter estimation as well as unlimited synthesis. This Gaussian random field type of model combines a principal random field containing measured multispectral pixels with an auxiliary random field resulting from a given function whose argument is the principal field data.
The model can serve as a stand-alone texture model or a local model for more complex compound random field or bidirectional texture function models.
The model can be beneficial not only for texture synthesis, enlargement, editing, or compression but also for high accuracy texture recognition.Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2021
Počet záznamů: 1