D 2010

A Novel Performance Metric For Grey-Scale Edge Detection

WILLIAMS, Ian; David SVOBODA a Nicholas BOWRING

Základní údaje

Originální název

A Novel Performance Metric For Grey-Scale Edge Detection

Autoři

WILLIAMS, Ian; David SVOBODA a Nicholas BOWRING

Vydání

Vol. 1. Portugal, Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications, od s. 91-97, 7 s. 2010

Nakladatel

Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Stát vydavatele

Francie

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/10:00045037

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-989-674-028-3

Klíčová slova anglicky

Edge Detection; Figure of Merit; PCM

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 3. 4. 2013 15:56, doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D.

Anotace

V originále

This paper will discuss grey-scale edge detection evaluation techniques. It will introduce three of the most common edge comparison methods and assess their suitability for grey-scale edge detection evaluation. This suitability evaluation will include Pratt's Figure Of Merit (FOM), Bowyer's Closest Distance Metric (CDM), and Prieto and Allen's Pixel Correspondence Metric. The relative merits of each method will be discussed alongside the inconsistencies inherent to each technique. Finally, a novel performance criterion for grey-scale edge comparison, the Grey-scale Figure Of Merit (GFOM) will be introduced which overcomes some of the evaluation faults discussed. Furthermore, a new technique for assessing the relative connectivity of detected edges will be described and evaluated. Overall this will allow a robust and objective method of gauging edge detector performance.

Návaznosti

1K05021, projekt VaV
Název: Rekonstrukce objektů v biomedicínských obrazech pomocí statistických metod a metod umělé inteligence
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Rekonstrukce objektů v biomedicínských obrazech pomocí statistických metod a metod umělé inteligence