uu.seUppsala universitets publikasjoner
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
A New Approach to Mathematical Morphology on One Dimensional Sampled Signals
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.ORCID-id: 0000-0002-0612-558X
Flagship Biosci Inc, Westminster, CO USA.
Lulea Univ Technol, Lulea, Sweden.
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.ORCID-id: 0000-0001-7764-1787
2016 (engelsk)Inngår i: IEEE Proceedings, International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2016), Cancun, Mexico, 2016, 2016Konferansepaper, Publicerat paper (Fagfellevurdert)
Abstract [en]

We present a new approach to approximate continuous-domain mathematical morphology operators. The approach is applicable to irregularly sampled signals. We define a dilation under this new approach, where samples are duplicated and shifted according to the flat, continuous structuring element. We define the erosion by adjunction, and the opening and closing by composition. These new operators will significantly increase precision in image measurements. Experiments show that these operators indeed approximate continuous-domain operators better than the standard operators on sampled one-dimensional signals, and that they may be applied to signals using structuring elements smaller than the distance between samples. We also show that we can apply the operators to scan lines of a two-dimensional image to filter horizontal and vertical linear structures.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2016.
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-309925DOI: 10.1109/ICPR.2016.7900244ISI: 000406771303148OAI: oai:DiVA.org:uu-309925DiVA, id: diva2:1053067
Konferanse
International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2016), Cancun, Mexico, 2016
Forskningsfinansiär
Swedish Research Council, 2014-5983Tilgjengelig fra: 2016-12-08 Laget: 2016-12-08 Sist oppdatert: 2018-03-16bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

Fulltekst mangler i DiVA

Andre lenker

Forlagets fulltekst

Personposter BETA

Asplund, TeoStrand, Robin

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Asplund, TeoStrand, Robin
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetric

doi
urn-nbn
Totalt: 845 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf