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Finding a Closed Boundary by Growing Minimal Paths from a Single Point

Bonneau, Stéphane; Benmansour, Fethallah; Cohen, Laurent D. (2007), Finding a Closed Boundary by Growing Minimal Paths from a Single Point, dans Jorge‎, R. M. Natal; Tavares‎, João Manuel R. S., Computational vision and medical image processing‎, proceedings of VipIMAGE 2007, Taylor & Francis Ltd : London

Type
Communication / Conférence
Date
2007
Titre du colloque
VIPIMAGE 2007
Date du colloque
2007-09
Ville du colloque
Porto
Pays du colloque
Portugal
Titre de l'ouvrage
Computational vision and medical image processing‎, proceedings of VipIMAGE 2007
Auteurs de l’ouvrage
Jorge‎, R. M. Natal; Tavares‎, João Manuel R. S.
Éditeur
Taylor & Francis Ltd
Ville d’édition
London
Isbn
978-0-415-45777-4
Nombre de pages
396
Métadonnées
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Auteur(s)
Bonneau, Stéphane
Benmansour, Fethallah
Cohen, Laurent D.
Résumé (EN)
In this paper, we present a new method for segmenting closed contours. Our work builds on a variant of the Fast Marching algorithm. First, an initial point on the desired contour is chosen by the user. Next, new keypoints are detected automatically using a front propagation approach. We assume that the desired object has a closed boundary. This a-priori knowledge on the topology is used to devise a relevant criterion for stopping the keypoint detection and front propagation. The final domain visited by the front will yield a band surrounding the object of interest. Linking pairs of neighboring keypoints with minimal paths allows us to extract a closed contour from a 2D image. Detection of a variety of objects on real images is demonstrated.
Mots-clés
Computer vision in medicine; image segmentation

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