Littérature scientifique sur le sujet « EDGE DETECTION MODELS »
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Articles de revues sur le sujet "EDGE DETECTION MODELS"
Eom, K. B., et R. L. Kashyap. « Composite edge detection with random field models ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 20, no 1 (1990) : 81–93. http://dx.doi.org/10.1109/21.47811.
Texte intégralLuo, Shan, et Zehua Chen. « Edge detection in sparse Gaussian graphical models ». Computational Statistics & ; Data Analysis 70 (février 2014) : 138–52. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2013.09.002.
Texte intégralYang, Chang Niu, et Xing Bo Sun. « Research on Jumper and Connector Detection of Silk Products ». Applied Mechanics and Materials 716-717 (décembre 2014) : 851–53. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.716-717.851.
Texte intégralGong, Rong Fen, et Mao Xiang Chu. « An Edge Detection Method Based on Adaptive Differential Operator ». Applied Mechanics and Materials 713-715 (janvier 2015) : 415–19. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.713-715.415.
Texte intégralDaoud, Mohammad I., Aamer Al-Ali, Rami Alazrai, Mahasen S. Al-Najar, Baha A. Alsaify, Mostafa Z. Ali et Sahel Alouneh. « An Edge-Based Selection Method for Improving Regions-of-Interest Localizations Obtained Using Multiple Deep Learning Object-Detection Models in Breast Ultrasound Images ». Sensors 22, no 18 (6 septembre 2022) : 6721. http://dx.doi.org/10.3390/s22186721.
Texte intégralLedalla, Sukanya, Vijendar Reddy Gurram, Gopala Krishna P, Saiteja Vodnala, Maroof Md et Raviteja Reddy Annapuredddy. « Density based smart traffic control system using canny edge detection algorithm along with object detection ». E3S Web of Conferences 391 (2023) : 01061. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339101061.
Texte intégralDe Borba, Anderson A., Arnab Muhuri, Mauricio Marengoni et Alejandro C. Frery. « Feature Selection for Edge Detection in PolSAR Images ». Remote Sensing 15, no 9 (8 mai 2023) : 2479. http://dx.doi.org/10.3390/rs15092479.
Texte intégralPitas, I. « Markovian image models for image labeling and edge detection ». Signal Processing 15, no 4 (décembre 1988) : 365–74. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1684(88)90057-6.
Texte intégralNaraghi, Mahdi Ghasemi. « Satellite images edge detection based on morphology models fusion ». Indian Journal of Science and Technology 5, no 7 (20 juillet 2012) : 1–4. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/2012/v5i7.5.
Texte intégralAhmed, Awa, et Osman Sharif. « Image Processing Techniques-based fire detection ». Sulaimani Journal for Engineering Sciences 8, no 1 (1 août 2021) : 23–34. http://dx.doi.org/10.17656/sjes.10145.
Texte intégralThèses sur le sujet "EDGE DETECTION MODELS"
Parekh, Siddharth Avinash. « A comparison of image processing algorithms for edge detection, corner detection and thinning ». University of Western Australia. Centre for Intelligent Information Processing Systems, 2004. http://theses.library.uwa.edu.au/adt-WU2004.0073.
Texte intégralRathnayaka, Mudiyanselage Kanchana. « 3D reconstruction of long bones utilising magnetic resonance imaging (MRI) ». Thesis, Queensland University of Technology, 2011. https://eprints.qut.edu.au/49779/1/Kanchana_Rathnayaka_Mudiyanselage_Thesis.pdf.
Texte intégralRamesh, Visvanathan. « Model for precise detection of bone edges ». Thesis, Virginia Tech, 1987. http://hdl.handle.net/10919/40957.
Texte intégralA mathematical model which is used to detect bone edges accurately is described in this thesis. This model is derived by assuming the X-ray source to be a square region. It is shown that for an ideal X-ray source (point source), the bone edge lies exactly at the location of maximum first derivative of the imaged objectâ s transmission function. However, for the non-ideal case, it is shown that the bone edge does not lie at the maximum first derivative location. Also, it is shown that an offset can be calculated from the edge parameters. The Marr- Hildreth edge detector is used to detect the initial estimates for edge location. Precise estimates are obtained by using the facet model. The offset is then cal- V culated and applied to these estimates.
Master of Science
Bilen, Burak. « Model Based Building Extraction From High Resolution Aerial Images ». Master's thesis, METU, 2004. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/3/12604984/index.pdf.
Texte intégralMickum, George S. « Development of a dedicated hybrid K-edge densitometer for pyroprocessing safeguards measurements using Monte Carlo simulation models ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1853/54358.
Texte intégralPálka, Zbyněk. « Detekce automobilů v obraze ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2011. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-218828.
Texte intégralWesolkowski, Slawomir. « Color Image Edge Detection and Segmentation : A Comparison of the Vector Angle and the Euclidean Distance Color Similarity Measures ». Thesis, University of Waterloo, 1999. http://hdl.handle.net/10012/937.
Texte intégralLiu, Chenguang. « Low level feature detection in SAR images ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT015.
Texte intégralIn this thesis we develop low level feature detectors for Synthetic Aperture Radar (SAR) images to facilitate the joint use of SAR and optical data. Line segments and edges are very important low level features in images which can be used for many applications like image analysis, image registration and object detection. Contrarily to the availability of many efficient low level feature detectors dedicated to optical images, there are very few efficient line segment detector and edge detector for SAR images mostly because of the strong multiplicative noise. In this thesis we develop a generic line segment detector and an efficient edge detector for SAR images.The proposed line segment detector which is named as LSDSAR, is based on a Markovian a contrario model and the Helmholtz principle, where line segments are validated according to their meaningfulness. More specifically, a line segment is validated if its expected number of occurences in a random image under the hypothesis of the Markovian a contrario model is small. Contrarily to the usual a contrario approaches, the Markovian a contrario model allows strong filtering in the gradient computation step, since dependencies between local orientations of neighbouring pixels are permitted thanks to the use of a first order Markov chain. The proposed Markovian a contrario model based line segment detector LSDSAR benefit from the accuracy and efficiency of the new definition of the background model, indeed, many true line segments in SAR images are detected with a control of the number of false detections. Moreover, very little parameter tuning is required in the practical applications of LSDSAR. The second work of this thesis is that we propose a deep learning based edge detector for SAR images. The contributions of the proposed edge detector are two fold: 1) under the hypothesis that both optical images and real SAR images can be divided into piecewise constant areas, we propose to simulate a SAR dataset using optical dataset; 2) we propose to train a classical CNN (convolutional neural network) edge detector, HED, directly on the graident fields of images. This, by using an adequate method to compute the gradient, enables SAR images at test time to have statistics similar to the training set as inputs to the network. More precisely, the gradient distribution for all homogeneous areas are the same and the gradient distribution for two homogeneous areas across boundaries depends only on the ratio of their mean intensity values. The proposed method, GRHED, significantly improves the state-of-the-art, especially in very noisy cases such as 1-look images
Oldham, Kevin M. « Table tennis event detection and classification ». Thesis, Loughborough University, 2015. https://dspace.lboro.ac.uk/2134/19626.
Texte intégralKozina, Lubomír. « Detekce a počítání automobilů v obraze (videodetekce) ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2010. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-218382.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "EDGE DETECTION MODELS"
Zhang, Q. H., S. Gao et Tien D. Bui. « Edge Detection Models ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 133–40. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11559573_17.
Texte intégralSmelyakov, Kirill, Sergiy Smelyakov et Anastasiya Chupryna. « Adaptive Edge Detection Models and Algorithms ». Dans Advances in Spatio-Temporal Segmentation of Visual Data, 1–51. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-35480-0_1.
Texte intégralLi, Zhe, et Yindi Wang. « Moving Vehicle Detection Combining Edge Detection and Gaussian Mixture Models ». Dans Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 229–38. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-89698-0_24.
Texte intégralAzencott, R., C. Graffrigne et C. Labourdette. « Edge Detection and Segmentation of Textured Plane Images ». Dans Stochastic Models, Statistical Methods, and Algorithms in Image Analysis, 75–88. New York, NY : Springer New York, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2920-9_4.
Texte intégralGómez-Moreno, Hilario, Saturnino Maldonado-Bascón et Francisco López-Ferreras. « Edge Detection in Noisy Images Using the Support Vector Machines ». Dans Connectionist Models of Neurons, Learning Processes, and Artificial Intelligence, 685–92. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45720-8_82.
Texte intégralContreras, Ricardo, M. Angélica Pinninghoff et Jaime Ortega. « Using Ant Colony Optimization for Edge Detection in Gray Scale Images ». Dans Natural and Artificial Models in Computation and Biology, 323–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38637-4_33.
Texte intégralMairal, Julien, Marius Leordeanu, Francis Bach, Martial Hebert et Jean Ponce. « Discriminative Sparse Image Models for Class-Specific Edge Detection and Image Interpretation ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 43–56. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88690-7_4.
Texte intégralKovalevsky, Vladimir. « Edge Detection ». Dans Modern Algorithms for Image Processing, 87–99. Berkeley, CA : Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-4237-7_6.
Texte intégralBeneš, Nikola, Luboš Brim, Samuel Pastva et David Šafránek. « Symbolic Coloured SCC Decomposition ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 64–83. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72013-1_4.
Texte intégralZhang, Qing H., Song Gao et Tien D. Bui. « A Roof Edge Detection Model ». Dans Pattern Recognition and Image Analysis, 319–27. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11492542_40.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "EDGE DETECTION MODELS"
Shen, Jun, et Serge Castan. « Edge Detection Based On Multi-Edge Models ». Dans 1987 Symposium on the Technologies for Optoelectronics, sous la direction de Jean Besson. SPIE, 1988. http://dx.doi.org/10.1117/12.943385.
Texte intégralHariharan, B., R. Siva, S. Sadagopan, Vaibhav Mishra et Yash Raghav. « Malware Detection Using XGBoost based Machine Learning Models - Review ». Dans 2023 2nd International Conference on Edge Computing and Applications (ICECAA). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icecaa58104.2023.10212327.
Texte intégralSadu, Vijaya Bhaskar, T. Mahalakshmi, Nellore Manoj Kumar, Neha Singh et K. Lakshmi Sarada. « Statistical Analysis of Big Data Models in Android Malware Detection ». Dans 2022 International Conference on Edge Computing and Applications (ICECAA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icecaa55415.2022.9936326.
Texte intégralSullivan, Josephine, Oscar Danielsson et Stefan Carlsson. « Exploiting Part-Based Models and Edge Boundaries for Object Detection ». Dans 2008 Digital Image Computing : Techniques and Applications. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/dicta.2008.88.
Texte intégralPei, W., et Y. Y. Zhu. « Wavelet transform-based edge detection of non-uniform illumination image ». Dans Geoinformatics 2008 and Joint Conference on GIS and Built environment : Advanced Spatial Data Models and Analyses, sous la direction de Lin Liu, Xia Li, Kai Liu et Xinchang Zhang. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.813145.
Texte intégralSun, Qiang, Biao Hou et Licheng Jiao. « SAR image edge detection based on contourlet-domain hidden Markov models ». Dans MIPPR 2005 Image Analysis Techniques, sous la direction de Deren Li et Hongchao Ma. SPIE, 2005. http://dx.doi.org/10.1117/12.654554.
Texte intégralLiu, Diyi, Shogo Arai, Fuyuki Tokuda, Yajun Xu, Jun Kinugawa et Kazuhiro Kosuge. « Deep-Learning based Robust Edge Detection for Point Pair Feature-based Pose Estimation with Multiple Edge Appearance Models ». Dans 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/robio49542.2019.8961752.
Texte intégralHarth-Kitzerow, Christopher, et Gonzalo Munilla Garrido. « Verifying Outsourced Computation in an Edge Computing Marketplace ». Dans 4th International Conference on Machine Learning & Applications (CMLA 2022). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2022. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2022.121112.
Texte intégralKumar, Aditya, et C. Fancy. « Enhancing Security in SMS by Combining NLP Models Using Ensemble Learning for Spam Detection with Image Steganography Integration ». Dans 2023 2nd International Conference on Edge Computing and Applications (ICECAA). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icecaa58104.2023.10212103.
Texte intégralHoltzhausen, PJ, V. Crnojevic et BM Herbst. « The detection of naval vessels by fusion of edge and color background models ». Dans 2012 3rd International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ipta.2012.6469522.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "EDGE DETECTION MODELS"
Asari, Vijayan, Paheding Sidike, Binu Nair, Saibabu Arigela, Varun Santhaseelan et Chen Cui. PR-433-133700-R01 Pipeline Right-of-Way Automated Threat Detection by Advanced Image Analysis. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), décembre 2015. http://dx.doi.org/10.55274/r0010891.
Texte intégral