Stochastic Multiscale Segmentation Constrained by Image Content

Abstract : We introduce a noise-tolerant segmentation algorithm efficient on 3D multiscale granular materials. The approach uses a graph-based version of the stochastic watershed and relies on the morphological granulometry of the image to achieve a content-driven unsupervised segmentation. We present results on both a virtual material and a real X-ray microtomographic image of solid propellant.
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Communication dans un congrès
Pierre Soille, Martino Pesaresi, and Georgios K. Ouzounis. 10th International Symposium on Mathematical Morphology and Its Application to Signal and Image Processing, ISMM 2011, Jul 2011, Verbania-Intra, Italy. Springer, 6671, pp.132-142, 2011, Lecture Notes in Computer Science. 〈10.1007/978-3-642-21569-8_12〉
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Contributeur : Luc Gillibert <>
Soumis le : jeudi 17 mars 2011 - 14:11:13
Dernière modification le : vendredi 27 octobre 2017 - 17:36:02
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Luc Gillibert, Dominique Jeulin. Stochastic Multiscale Segmentation Constrained by Image Content. Pierre Soille, Martino Pesaresi, and Georgios K. Ouzounis. 10th International Symposium on Mathematical Morphology and Its Application to Signal and Image Processing, ISMM 2011, Jul 2011, Verbania-Intra, Italy. Springer, 6671, pp.132-142, 2011, Lecture Notes in Computer Science. 〈10.1007/978-3-642-21569-8_12〉. 〈hal-00577776〉

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