Publication details

Multimodal Range Image Segmentation by Curve Grouping

Conference Paper (international conference)

Haindl Michal, Žid Pavel


serial: Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition, p. 9-12 , Eds: Tang  Y.Y., Wang S.P., Yeung D.S., Yan H., Lorette G.

action: Proceedings of ICPR 2006 - The 18th International Conference on Pattern Recognition, (Hong Kong, CN, 20.08.2006-24.08.2006)

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): 507752, , IAA2075302, GA AV ČR, 1ET400750407, GA AV ČR, 1M0572, GA MŠk

keywords: range segmentation, unsupervised segmentation, multimodal

preview: Download

abstract (eng):

A fast range image segmentation method for scenes comprising general faced objects is introduced. The range segmentation is based on a recursive adaptive probabilistic detection of step discontinuities which are present at object face borders in mutually registered range and intensity data. Detected face outlines guides the subsequent region growing step where the neighbouring face curves are grouped together. Region growing based on curve segments instead of pixels like in the classical approaches considerably speed up the algorithm. The exploitation of multimodal data significantly improves the segmentation quality.

abstract (cze):

Prezentace rychlé metody pro segmentaci hloubkových map scén obsahujících objekty s obecnými neplanárními stěnami. Segmentace je založena na pravděpodobnostní rekurzivní adaptivní detekci stupňových nespojitostí, přítomných na hranách stěn objektů ve vzájemně registrovaných hloubkových a intenzitních měřeních. Detekované hrany stěn řídí následující krok rozrůstání oblastí, kde jsou sousední stěnové křivky vzájemně slučovány. Rozrůstání oblastí je založeno na křivkových segmentech místo na pixelech, jako u klasických přístupů, výrazně zrychluje algoritmus. Využití multimodálních dat významně zlepšuje segmentační kvalitu.

Cosati: 09K

RIV: BD