Publication

Locally Adaptable Mathematical Morphology

Olivier Cuisenaire
2005
Conference Papers

Résumé

We investigate how common binary mathematical morphology operators can be adapted so that the size of the structuring element (SE) can vary across the image. We show that when the SE are balls of a metric, locally adaptable erosion and dilation can be efficiently implemented as a variant of distance transformation algorithms. Opening and closing are obtained by a local threshold of a distance transformation, followed by the adaptable dilation.

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Olivier Cuisenaire
2005
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Concepts associés (16)

Matrice d'une application linéaire

En algèbre linéaire, la matrice d'une application linéaire est une matrice de scalaires qui permet de représenter une application linéaire entre deux espaces vectoriels de dimensions finies, étant donné le choix d'une base pour chacun d'eux. Soient : E et F deux espaces vectoriels sur un corps commutatif K, de dimensions respectives n et m ; B = (e, ... , e) une base de E, C une base de F ; φ une application de E dans F.

Transformation géométrique

Une transformation géométrique est une bijection d'une partie d'un ensemble géométrique dans lui-même. L'étude de la géométrie est en grande partie l'étude de ces transformations. Les transformations géométriques peuvent être classées selon la dimension de l'ensemble géométrique : principalement les transformations planes et les transformations dans l'espace. On peut aussi classer les transformations d'après leurs éléments conservés : Jusqu'à l'avant dernière, chacune de ces classes contient la précédente.

Rigid transformation

In mathematics, a rigid transformation (also called Euclidean transformation or Euclidean isometry) is a geometric transformation of a Euclidean space that preserves the Euclidean distance between every pair of points. The rigid transformations include rotations, translations, reflections, or any sequence of these. Reflections are sometimes excluded from the definition of a rigid transformation by requiring that the transformation also preserve the handedness of objects in the Euclidean space.

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Sensor network localization has a benign landscape after low-dimensional relaxation