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Data e hora local de busca: 25/04/2024 09:50.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3MTMTJ3
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2016/12.05.18.46.22
Última Atualização2016:12.13.15.19.30 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2016/12.05.18.46.23
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.11 (UTC) administrator
DOI10.13140/RG.2.2.27778.27844
ISBN9789036542012
Rótulolattes: 5186139934330175 1 SoaresKörtFons:2016:FiExUs
Chave de CitaçãoSoaresKörtFons:2016:FiExUs
TítuloFirst experiments using the image foresting transform (IFT) algorithm for segmentation of remote sensing imagery
FormatoDVD
Ano2016
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho369 KiB
2. Contextualização
Autor1 Soares, Anderson Reis
2 Körting, Thales Sehn
3 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 anderson.soares@inpe.br
2 thales.korting@inpe.br
3 leila.fonseca@inpe.br
Nome do EventoGEOBIA 2016 : Solutions and Synergies
Localização do EventoEnschede
Data14-16 sept.
Editora (Publisher)University of Twente Faculty of Geo-Information and Earth Observation (ITC)
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2016-12-05 19:37:41 :: lattes -> administrator :: 2016
2016-12-09 07:36:10 :: administrator -> lattes :: 2016
2016-12-13 15:19:30 :: lattes -> administrator :: 2016
2018-06-04 23:26:11 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveImage Segmentation
Image Foresting Transform
Multiresolution Segmentation
Segmentation Comparison
ResumoImage segmentation is a traditional method in Remote Sensing and a fundamental problem in image processing applications. It has been widely used, especially with the emergence of the Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA). The results of segmentation must create uniform areas, which must allow a simpler interpretation by the users and simpler representation for classification algorithms. Several algorithms were proposed through the years, using different approaches. One that is widely used in Remote Sensing applications is the Multiresolution algorithm, that is based on the region growing method. Other, which has great potential and is applied in other research areas, is available on the Image Foresting Transform (IFT) framework, which has several image operators developed primarily for medical images. The Watershed from Grayscale Marker operator uses an edge image to perform the segmentation, however, we propose an extension of the edge detection algorithm, by summing normalized gradients of each band. This work aims to evaluate and compare these two segmentation algorithms, by comparing their results through supervised segmentation from reference regions, that were defined manually by an expert user. Quality measures were evaluated by four metrics, that represent the positional adjustment based the center of gravity, intensities, size, and the amount of overlap between the segment created by the algorithms and the reference segment. We selected 21 objects of a WorldView-2 multispectral image that were used to compute the metrics. Both methods reached similar results, by comparing the aforementioned 4 metrics applied to the 21 reference regions, IFT achieved better results for majority of regions. The IFT generated segments with similar shape when compared with the references, and the multiresolution generated results with similar sizes and positional adjustments. It may be explained by the fact that IFT uses an edge image to perform the segmentation. Both algorithms obtained similar agreement for intensity.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > First experiments using...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > First experiments using...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > First experiments using...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3MTMTJ3
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3MTMTJ3
Idiomaen
Arquivo Alvosoares_first.pdf
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
URL (dados não confiáveis)http://proceedings.utwente.nl/441/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type usergroup volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BTFE7P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.13.11
Última Atualização2012:05.18.13.11.07 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.13.11.07
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.40 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoHappFeitBentFari:2012:PaImSe
TítuloA parallel image segmentation algorithm on GPUS
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho586 KiB
2. Contextualização
Autor1 Happ, Patrick
2 Feitosa, Raul
3 Bentes, Cristiana
4 Farias, Ricardo
Endereço de e-Mail do Autor1 patrick@ele.puc-rio.br
2 raul@ele.puc-rio.br
3 cris@eng.uerj.br
4 rfarias@cos.ufrj.br
EditorFeitosa, Raul Queiroz
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Almeida, Cláudia Maria de
Fonseca, Leila Maria Garcia
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Object-Based Image Analysis, 4 (GEOBIA).
Localização do EventoRio de Janeiro
DataMay 7-9, 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas580-585
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-18 13:11:07 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:45:31 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-01 15:12:45 :: wanderf@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-12 14:28:25 :: marciana -> seki@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-13 15:55:31 :: seki@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-14 15:03:57 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-04 03:55:40 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveImage Segmentation
Parallel Processing
GPU
ResumoImage segmentation is a computationally expensive task that continuously presents performance challenges due to the increasing volume of available high resolution remote sensing images. Nowadays, Graphics Processing Units (GPUs) are emerging as an attractive computing platform for general purpose computations due to their extremely high floating-point processing performance and their comparatively low cost. In the image analysis context, the use of GPUs can accelerate the segmentation process. This work presents a parallel implementation of a region growing algorithm for GPUs. The parallel algorithm is based on processing each pixel as a different thread so as to take advantage of the fine-grain parallel capability of the GPU. In addition to the parallel algorithm, the paper also suggests a modification to the heterogeneity computation that improves the segmentation performance. The experiments results demonstrate that the parallel algorithm achieve significant performance gains, running up to 6.8 times faster than the sequential approach.
ÁreaSRE
TipoSegmentation
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BTFE7P
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BTFE7P
Idiomaen
Arquivo Alvo162.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4F5B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.30   (acesso restrito)
Última Atualização2020:11.25.13.44.20 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.30.41
Última Atualização dos Metadados2020:11.25.13.44.21 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoReisOlKoPlSaDuLu:2015:ImSeAl
TítuloImage segmentation algorithms comparison
Ano2015
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho577 KiB
2. Contextualização
Autor1 Reis, Mariane Souza
2 Oliveira, Maria Antônia Falcão de
3 Korting, Thales Sehn
4 Plantaleão, Eliana
5 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
6 Dutra, Luciano Vieira
7 Lu, Dengsheng
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4
5 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade Federal de Uberlândia
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Michigan State University
Endereço de e-Mail do Autor1 reis@dpi.inpe.br
2 marian@dpi.inpe.br
3 thales@dpi.inpe.br
4
5 sidnei@dpi.inpe.br
6 dutra@dpi.inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoMilan, Italy
Data23-31 July
Histórico (UTC)2015-07-28 17:30:41 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:31 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Image segmentation algorithms...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 14:30 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Arquivo Alvoreis_image.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP5W34M/3GJ7LFB
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/JAj27
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/12.27.17.47
Última Atualização2018:09.26.13.30.12 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/12.27.17.47.21
Última Atualização dos Metadados2018:09.26.13.30.12 (UTC) marciana
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN0973422025
9780973422023
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoEspindolaCâmReiBinMon:2005:SpAuIn
TítuloSpatial Autocorrelation Indicators for Evaluation of Remote Sensing Image Segmentation Algorithms
Ano2005
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1532 KiB
2. Contextualização
Autor1 Espindola, Giovana
2 Câmara, Gilberto
3 Reis, Ilka
4 Bins, Leonardo
5 Monteiro, Antônio Miguel Vieira
Grupo1 DPI-INPE-MCT-BR
2 DPI-INPE-MCT-BR
3
4
5 DPI-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Divisão de Processamento de Imagens (INPE, DPI)
Nome do EventoGIS and Spatial Analysis - 2005 Annual Conference of the International Association for Mathematical Geology, IAMG 2005
Localização do EventoToronto
Data21-26 Aug
Editora (Publisher)IAMG
Páginas117-121
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoChina Univ. of Geosciences, State Key Lab of; Geological Processes and Mineral Resources; Geological Survey of Canada; International Association for Mathematical Geology; University of Toronto, Department of Geology; York University
Histórico (UTC)2005-12-27 17:47:22 :: sergio -> administrator ::
2006-09-02 00:55:50 :: administrator -> sergio ::
2007-04-23 21:07:10 :: sergio -> administrator ::
2015-04-02 16:49:54 :: administrator -> marciana :: 2005
2016-09-14 13:44:56 :: marciana -> administrator :: 2005
2018-06-05 00:40:35 :: administrator -> marciana :: 2005
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveAlgorithms
Autocorrelation
Geology
Image reconstruction
Quality control
Evaluation of segmentation
Extracting information
Remote sensing images
Segmentation algorithms
Segmentation quality
Segmentation results
Similarity criteria
Spatial autocorrelations
Image segmentation
Resumo: Segmentation algorithms have been often used for extracting information in remote sensing images. Segmentation consists in a process where the pixels of an image are grouped into homogeneous contiguous areas, based on similarity criteria. The resulting image can then be transformed into vector maps by defining spatial objects associated to the contiguous areas. The performance of segmentation algorithms is strongly dependent on ad-hoc parameters provided by the user. As a consequence, evaluation of segmentation results is a non trivial task, and for that reason it is very important to devise techniques to evaluate the quality of segmentation algorithms and their parameters. A method for evaluating segmentation quality is presented and used to compare image segmentation results. This method considers that a good segmentation has two qualities from a spatial statistics viewpoint: The resulting regions should have internal homogeneity and should be distinguishable from its neighborhood. In such perspective, we propose the use of spatial autocorrelation indicators as a tool for evaluating the quality of segmentation algorithms.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Spatial Autocorrelation Indicators...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/JAj27
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/JAj27
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
sergio
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Última Atualização dos Metadados2014:04.17.12.33.12 (UTC) clayton.martins@inpe.br
Chave de CitaçãoKarmakarDool:2002:GeFuRu
TítuloA generic fuzzy rule based image segmentation algorithm
Ano2002
MêsAugust
Data de Acesso25 abr. 2024
2. Contextualização
Autor1 Karmakar, Gour C.
2 Dooley, Laurence S.
RevistaPattern Recognition Letters
Volume23
Número10
Páginas1215-1227
Histórico (UTC)2010-02-02 20:38:05 :: banon -> administrator ::
2010-02-02 20:38:05 :: administrator -> banon ::
2010-02-02 20:38:05 :: banon -> administrator ::
2010-02-02 20:38:05 :: administrator -> banon ::
2013-01-05 14:15:42 :: banon -> administrator ::
2013-01-05 14:15:42 :: administrator -> banon ::
2013-01-05 14:38:22 :: banon -> administrator ::
2013-01-05 14:38:22 :: administrator -> clayton.martins@inpe.br ::
2014-04-17 12:33:12 :: clayton.martins@inpe.br -> ::
3. Conteúdo e estrutura
Estágio do Conteúdoconcluido
Palavras-Chavegeneric fuzzy rules
image segmentation
spatial information
fuzzy clustering
ResumoFuzzy rule based image segmentation techniques tend in general, to be application dependent with structure of the merbership functions being predefined and in certain cases, the corresponding parameters being manually determined. The net result is that the overall performance of the segmentation technique is very sensitive to parameter value selections. This paper addresses these issues by introducing a generic fuzzy rule based image image segmentation (GFRIS) algorithm, which is both application independent and exploits inter-pixel spatial relationships. The GFRIS algorithm automatically approximates both the key weighting factor and threshold value in the definitions of the fuzzy rule and neighbourhood system, respectively. A quantitative evaluation is presented between the segmentation results obtained using GFRIS and the popular fuzzy c-means (FCM) and possibilistic c-means (PCM) algorithms. The results demonstrate that GFRIS exhibits a considerable improvement in performance compared to both FCM abd PCM, for many different image types.
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Visibilidadeshown
Detentor da Cópiafaria - tese
5. Fontes relacionadas
Repositório de Banco de Dadosdpi.inpe.br/faria/1997/04.01.17.00
6. Notas
Notas
Campos Vaziosaffiliation alternatejournal archivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress electronicmailaddress format group holdercode identifier isbn issn label language lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit numberoffiles orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url usergroup versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3ARN8ES
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.14.30
Última Atualização2012:02.24.10.32.13 (UTC) secretaria.cpa@dir.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.14.31
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.33 (UTC) administrator
DOI10.1007/978-3-642-23687-7_15
Rótulolattes: 0333390666972274 3 KortingFonsCama:2011:GeApSe
Chave de CitaçãoKortingFonsCama:2011:GeApSe
TítuloA Geographical Approach to Self-Organizing Maps Algorithm Applied to Image Segmentation
FormatoPapel
Ano2011
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho305 KiB
2. Contextualização
Autor1 Korting, Thales
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Camara, Gilberto
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
3 CST-CST-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 gilberto.camara@inpe.br
EditorBlanc-Talon, J. et al.
Endereço de e-Mailgilberto.camara@inpe.br
Nome do EventoAdvanced Concepts for Intelligent Vision Systems.
Localização do EventoGhent, Belgica Berlin
Data2011
Editora (Publisher)Springer-Verlag
Cidade da EditoraBerlin
VolumeLecture Notes in Computer Science, V. 6915
Páginas162-170
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2011-11-24 11:03:15 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2012-02-24 10:32:13 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 00:01:33 :: administrator -> marciana :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoImage segmentation is one of the most challenging steps in image processing. Its results are used by many other tasks regarding information extraction from images. In remote sensing, segmentation generates regions according to found targets in a satellite image, like roofs, streets, trees, vegetation, agricultural crops, or deforested areas. Such regions differentiate land uses by classification algorithms. In this paper we investigate a way to perform segmentation using a strategy to classify and merge spectrally and spatially similar pixels. For this purpose we use a geographical extension of the Self-Organizing Maps (SOM) algorithm, which exploits the spatial correlation among near pixels. The neurons in the SOM will cluster the objects found in the image, and such objects will define the image segments.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A Geographical Approach...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > A Geographical Approach...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3ARN8ES
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3ARN8ES
Idiomaen
Arquivo Alvokorting2011geographical.pdf
Grupo de Usuárioslattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
URL (dados não confiáveis)http://www.dpi.inpe.br/gilberto
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition isbn issn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3AFKSUC
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.16.21.37
Última Atualização2011:10.13.13.02.50 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.16.21.38
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.23 (UTC) administrator
DOI10.1007/978-3-642-23687-7_15
ISSN0302-9743
Rótulolattes: 5123287769635741 2 KortingFonsCâma:2011:AGeAp
Chave de CitaçãoKortingFonsCâma:2011:GeApSe
TítuloA Geographical Approach to Self-Organizing Maps Algorithm Applied to Image Segmentation
Ano2011
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho305 KiB
2. Contextualização
Autor1 Korting, Thales Sehn
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Câmara, Gilberto
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
3 CST-CST-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 tkorting@dpi.inpe.br
2 leila@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailleila@dpi.inpe.br
RevistaLecture Notes in Computer Science
Volume6915
Páginas162-170
Nota SecundáriaC_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA C_BIOTECNOLOGIA B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III B1_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B3_DIREITO C_EDUCAÇÃO C_ENGENHARIAS_I B3_ENGENHARIAS_II C_ENGENHARIAS_III B4_ENSINO_DE_CIÊNCIAS_E_MATEMATICA B5_GEOCIÊNCIAS B2_INTERDISCIPLINAR B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B3_MEDICINA_I B3_MEDICINA_II B3_PSICOLOGIA
Histórico (UTC)2011-09-23 14:11:15 :: lattes -> administrator :: 2011
2011-09-28 07:55:25 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2012-01-17 14:00:05 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 00:01:23 :: administrator -> marciana :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-ChaveImage segmentation
Self-organizing Maps
remote sensing
ResumoImage segmentation is one of the most challenging steps in image processing. Its results are used by many other tasks regarding information extraction from images. In remote sensing, segmentation generates regions according to found targets in a satellite image, like roofs, streets, trees, vegetation, agricultural crops, or deforested areas. Such regions differentiate land uses by classification algorithms. In this paper we investigate a way to perform segmentation using a strategy to classify and merge spectrally and spatially similar pixels. For this purpose we use a geographical extension of the Self-Organizing Maps (SOM) algorithm, which exploits the spatial correlation among near pixels. The neurons in the SOM will cluster the objects found in the image, and such objects will define the image segments.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A Geographical Approach...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > A Geographical Approach...
Conteúdo da Pasta docacessar
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3AFKSUC
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3AFKSUC
Idiomaen
Arquivo Alvokorting2011geographical-1.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47S47L8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/10.24.13.40   (acesso restrito)
Última Atualização2022:10.24.13.40.37 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/10.24.13.40.37
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.21 (UTC) administrator
DOI10.3389/fenvs.2022.946729
ISSN2296-665X
Chave de CitaçãoWagnerSSHFLMYS:2022:KtSeHa
TítuloK-textures, a self-supervised hard clustering deep learning algorithm for satellite image segmentation
Ano2022
MêsSept.
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho9726 KiB
2. Contextualização
Autor1 Wagner, Fabien Hubert
2 Silva, Ricardo Dalagnol
3 Sánchez Ipia, Alber Hamersson
4 Hirye, Mayumi C. M.
5 Favrichon, Samuel
6 Lee, Jake H.
7 Mauceri, Steffen
8 Yang, Yan
9 Saatchi, Sassan
Grupo1 YYY-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
3 YYY-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade de São Paulo (USP)
5 NASA-Jet Propulsion Laboratory
6 NASA-Jet Propulsion Laboratory
7 NASA-Jet Propulsion Laboratory
8 NASA-Jet Propulsion Laboratory
9 NASA-Jet Propulsion Laboratory
Endereço de e-Mail do Autor1 wagner.h.fabien@gmail.com
2 ricds@hotmail.com
3 albhasan@gmail.com
RevistaFrontiers in Environmental Science
Volume10
Páginase946729
Histórico (UTC)2022-10-24 13:42:21 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:21 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavedeep learning - artificial neural network
discrete optimization algorithm
landcover
planetscope satellite
segmentation (image processing)
self-supervised segmentation
tensorflow (2)
tropical forest
ResumoDeep learning self-supervised algorithms that can segment an image in a fixed number of hard clusters such as the k-means algorithm and with an end-to-end deep learning approach are still lacking. Here, we introduce the k-textures algorithm which provides self-supervised segmentation of a 4-band image (RGB-NIR) for a k number of classes. An example of its application on high-resolution Planet satellite imagery is given. Our algorithm shows that discrete search is feasible using convolutional neural networks (CNN) and gradient descent. The model detects k hard clustering classes represented in the model as k discrete binary masks and their associated k independently generated textures, which combined are a simulation of the original image. The similarity loss is the mean squared error between the features of the original and the simulated image, both extracted from the penultimate convolutional block of Keras imagenet pre-trained VGG-16 model and a custom feature extractor made with Planet data. The main advances of the k-textures model are: first, the k discrete binary masks are obtained inside the model using gradient descent. The model allows for the generation of discrete binary masks using a novel method using a hard sigmoid activation function. Second, it provides hard clustering classeseach pixel has only one class. Finally, in comparison to k-means, where each pixel is considered independently, here, contextual information is also considered and each class is not associated only with similar values in the color channels but with a texture. Our approach is designed to ease the production of training samples for satellite image segmentation and the k-textures architecture could be adapted to support different numbers of bands and for more complex self-segmentation tasks, such as object self-segmentation. The model codes and weights are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.6359859.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > K-textures, a self-supervised...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > K-textures, a self-supervised...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 24/10/2022 10:40 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvofenvs-10-946729.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Última Atualização dos Metadados2014:04.17.12.33.12 (UTC) clayton.martins@inpe.br
Chave de CitaçãoCagnoniDobrPoliYanc:1999:GeAlIn
TítuloGenetic algorithm-based interactive segmentation of 3D medical images
Ano1999
MêsOctober
Data de Acesso25 abr. 2024
2. Contextualização
Autor1 Cagnoni, S.
2 Dobrzeniecki, A. B.
3 Poli, R.
4 Yanch, J. C.
RevistaImage and Vision Computing
Volume17
Número12
Páginas881-895
Histórico (UTC)2010-02-02 20:38:05 :: banon -> administrator ::
2010-02-02 20:38:05 :: administrator -> banon ::
2010-02-02 20:38:05 :: banon -> administrator ::
2010-02-02 20:38:05 :: administrator -> banon ::
2013-01-05 14:15:42 :: banon -> administrator ::
2013-01-05 14:15:42 :: administrator -> banon ::
2013-01-05 14:38:22 :: banon -> administrator ::
2013-01-05 14:38:22 :: administrator -> clayton.martins@inpe.br ::
2014-04-17 12:33:12 :: clayton.martins@inpe.br -> ::
3. Conteúdo e estrutura
Estágio do Conteúdoconcluido
Palavras-Chavegenetic algorithm
elastic contour
filter
ResumoThis article describes a method for evolving adaptive procedures for the contour-based segmentation of anatomical structures in 3D medical data sets. With this method, the user first manually traces one or more 2D contours of an anatomical structure of interest on parallel planes arbitrarily cutting the data set. Such contours are then used as training examples for a genetic algorithm to evolve a contour detector. By applying the detector to the rest of the image sequence it is possible to obtain a full segmentation of the structure. The same detector can then be used to segment other image sequences of the same sort. Segmentation is driven by a contour-tracking strategy that relies on an elastic-contour model whose parameters are also optimized by the genetic algorithm. We report results obtained on a software-generated phantom and on real tomographic images of different sorts.
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Visibilidadeshown
Detentor da Cópiafaria - tese
5. Fontes relacionadas
Repositório de Banco de Dadosdpi.inpe.br/faria/1997/04.01.17.00
6. Notas
Notas
Campos Vaziosaffiliation alternatejournal archivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress electronicmailaddress format group holdercode identifier isbn issn label language lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit numberoffiles orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url usergroup versiontype