Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

08.03.2018 | Sonderheft 2/2019

Cluster Computing 2/2019

Polar ice image segmentation using improved estimation and normalization of illumination

Zeitschrift:
Cluster Computing > Sonderheft 2/2019
Autoren:
R. Adaline Suji, D. Bright Anand, R. Lenin Babu

Abstract

Cloud computing is a large-scale paradigm in computing that is driven by the economies of scale. It is a pool of the virtualized, abstracted, dynamically scalable, storage, platforms, managed power of computing and the services that are delivered based on demand to its external customers. With advent of cloud services, remote sensing data have been effectively used for identifying Region of Interest in various industries. Cloud computing will be well suited for all the computationally-intensive and also the data-intensive services of remote sensing. One popular application of remote sensing data is the estimation of ice sheet thickness in sub glacial topography and estimate mass balance of large bodies of ice. Segmentation plays a very important role in identifying the mass. The Automated polar ice-based image interpretation normally consists of the lower level segmentation based on a higher level of classification and on the basis of this homogeneity criteria or its definitions which is a region boundary, and this will be partitioned into the image pixels of a number of necessary regions. The statistical as well as the structural characteristics for such regions are used with the process of classification for deriving the nature and its class for all the regions and the success of its final interpretation in the polar ice will depend upon the performance of its low-level segmentation. This work proposes a novel technique for ice image segmentation using a modified estimation and normalization of illumination technique used in the Retinex algorithm along with Fuzzy C Means segmentation technique and Gaussian Mixture Model technique based on the layer of ice. Experiments carried out with the proposed technique shows improved accuracy in segmentation.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Sonderheft 2/2019

Cluster Computing 2/2019 Zur Ausgabe

Premium Partner

    Bildnachweise