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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Active Contour Model Guided by LBP Distributions

verfasst von : Michalis A. Savelonas, Dimitris K. Iakovidis, Dimitris E. Maroulis, Stavros A. Karkanis

Erschienen in: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The use of active contours for texture segmentation seems rather attractive in the recent research, indicating that such methodologies may provide more accurate results. In this paper, a novel model for texture segmentation is presented, combining advantages of the active contour approach with texture information acquired by the Local Binary Pattern (LBP) distribution. The proposed LBP scheme has been formulated in order to capture regional information extracted from distributions of LBP values, characterizing a neighborhood around each pixel, instead of using a single LBP value to characterize each pixel. The log-likelihood statistic is employed as a similarity measure between the LBP distributions, resulting to more detailed and accurate segmentation of texture images.

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Metadaten
Titel
An Active Contour Model Guided by LBP Distributions
verfasst von
Michalis A. Savelonas
Dimitris K. Iakovidis
Dimitris E. Maroulis
Stavros A. Karkanis
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11864349_18

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