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Semi-Huber potential function for image segmentation

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dc.contributor 31249 es_ES
dc.contributor 20608
dc.contributor.other https://orcid.org/0000-0002-7337-8974
dc.coverage.spatial Global es_ES
dc.creator Gutiérrez Mata, Osvaldo
dc.creator De la Rosa Vargas, José Ismael
dc.creator Villa Hernández, José de Jesús
dc.creator González Elías, Efrén
dc.creator Escalante, Nivia
dc.date.accessioned 2020-05-02T15:19:34Z
dc.date.available 2020-05-02T15:19:34Z
dc.date.issued 2011-10
dc.identifier info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.identifier.uri http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1864
dc.identifier.uri https://doi.org/10.48779/zkxj-cb26
dc.description.abstract In this work, a novel model of Markov random field is presented, named Semi-Huber potential function, applied to image segmentation in presence of noise. The main difference with respect to other models that have been taken as a reference, is that the number of parameters in the proposed model is significatively smaller. The idea is to choose adequate parameter values heuristically for a good segmentation of the image. In that sense, experiment results show that the proposed model allows a faster and easier parameter adjustment with razonable computation times. es_ES
dc.language.iso eng es_ES
dc.publisher Centro de Investigación en Matemáticas, A.C. es_ES
dc.relation.uri generalPublic es_ES
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.source VIII Taller-Escuela de Procesamiento de Imágenes - CIMAT, Guanajuato, Guanajuato, Octubre de 2011 (Memorias en CD). es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA Y TECNOLOGIA [7] es_ES
dc.subject.other Image segmentation es_ES
dc.subject.other Markov Random Fields es_ES
dc.title Semi-Huber potential function for image segmentation es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/conferencePaper es_ES


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