WILLIAMS, Ian, David SVOBODA a Nicholas BOWRING. A Novel Performance Metric For Grey-Scale Edge Detection. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Vol. 1. Portugal: Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication, 2010, s. 91-97. ISBN 978-989-674-028-3.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Novel Performance Metric For Grey-Scale Edge Detection
Autoři WILLIAMS, Ian (826 Velká Británie a Severní Irsko), David SVOBODA (203 Česká republika, garant, domácí) a Nicholas BOWRING (826 Velká Británie a Severní Irsko).
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
Originální 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"
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
Změnil Změnil: doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D., učo 2824. Změněno: 3. 4. 2013 15:56.
Anotace
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 VaVNázev: 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
VytisknoutZobrazeno: 27. 4. 2024 10:11