Image segmentation using modified SLIC and Nyström based spectral clustering

Bai, Xiaodong; Cao, Zhiguo; Wang, Y.; Mingqiao, Ye,; Zhu, Lei

doi:10.1016/j.ijleo.2014.03.035

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“…• Bai Cao (NC) [34]: presegmenta la imagen por el método SLIC y después realiza el agrupamiento de las regiones presegmentadas haciendo uso del método Nyström.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

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Segmentación de imágenes mediante agrupación espectral y medida de similaridad difusa

et al. 2022

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En los algoritmos de segmentación de imágenes mediante agrupamiento espectral, debido al tamaño de las imágenes, la carga computacional para la construcción de la matriz de similitud y la solución al problema de valores propios para la matriz laplaciana son altos. Además, la medida de similitud más utilizada es el kernel gaussiano, el cual presenta problemas con distribuciones de datos irregulares. Este trabajo propone realizar una presegmentación o diezmado mediante superpíxeles con el algoritmo Simple Linear Iterative Clustering, para disminuir el costo computacional y construir la matriz de similaridad con una medida difusa basada en el clasificador Fuzzy C-Means, que proporciona al algoritmo una mayor robustez frente a imágenes con distribuciones complejas; mediante agrupamiento espectral se determina la segmentación final. Experimentalmente, se comprobó que el enfoque propuesto obtiene segmentaciones adecuadas, buenos resultados de agrupamiento y una precisión comparable respecto a cinco algoritmos, midiendo el desempeño bajo cuatro métricas de validación.

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“…• Bai Cao (NC) [34]: presegmenta la imagen por el método SLIC y después realiza el agrupamiento de las regiones presegmentadas haciendo uso del método Nyström.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

“…Para esta técnica se han propuesto varios algoritmos basados en grafos y en el crecimiento del gradiente [22]. Uno de los métodos más prometedores para la generación de superpíxeles con bajo costo computacional y gran velocidad de procesamiento se presenta en [23].…”

Section: Introductionunclassified

Segmentación de imágenes mediante agrupación espectral y medida de similaridad difusa

et al. 2022

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“…The extension of the SLIC algorithm to the gray images is based on modifying the distance D ij as follows [18]:…”

Section: B Modified Slicmentioning

confidence: 99%

Image Steganography by Modified Simple Linear Iterative Clustering

Kich*,

Ameur,

Taouil

2020

IJITEE

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Steganography is an information security technique that consists of concealing secret data into digital medias including videos, texts, network protocols and images. In this paper, a steganography method to dissimulate the secret information in gray-scale images is proposed; the dissimulation is adapted to the cover image’s texture, data is hidden in the edge areas. The edge pixels are selected by over-segmentation using Modified Simple Linear Iterative Clustering (M-SLIC). This algorithm allows to decompose the cover image into K regions which we call superpixels. The image’s texture and the amount of the secret data are the factors that help to determine the value of the parameter K. Choosing the pixels of complex regions to conceal secret information is due to the fact that the human visual system is designed to notice changes in the pixels of smooth areas. Therefore, edge areas tolerate larger changes than smooth areas without causing detectable distortions. Experiment on a large set of images were carried out; results illustrate the good performance of the proposed work in terms of capacity, security and imperceptibility in comparison to recent works.

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“…A color or gray scale frame has many fields of application such as: medical, military, biological, industrial, even in food analysis (Bai et al, 2014;Zhang et al, 2015;Hernandez-Aguirre et al, 2019). In previous studies (Bautista-Monroy et al, 2019) a lowdensity particle tracking and image processing method applied to Raceway bioreactors was developed.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%