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【24h】

On minimum spanning tree streaming for hierarchical segmentation

机译:在分层分段的最小生成树流中

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摘要

The minimum spanning tree (MST) is one the most popular data structure used to extract hierarchical information from images. This work addresses MST construction in streaming for images. First, we focus on the problem of computing a MST of the union of two graphs with a non-empty intersection. Then we show how our solution can be applied to streaming images. The proposed solution relies on the decomposition of the data in two parts. One stable that does not change in the future. This can be stocked or used for further treatments. The other unstable needs further information before becoming stable. The correctness of proposed algorithm has been proven and confirmed in the case of morphological segmentation of remote sensing images. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:最小生成树(MST)是用于从图像中提取分层信息的最流行的数据结构。这项工作解决了MST建筑在媒体上进行图像。首先,我们专注于用非空交叉点计算两个图形联盟的MST的问题。然后我们展示我们的解决方案如何应用于流式图像。所提出的解决方案依赖于两部分中数据的分解。一个稳定,未来不会改变。这可以库存或用于进一步治疗。在变得稳定之前,其他不稳定需要更多信息。在遥感图像的形态分割的情况下已经证明并确认了所提出的算法的正确性。 (c)2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

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