Gradient-Based Segmentation Requires Doubling of the Sampling Rate
| URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2009/127/ |
|---|---|
| Document type: | TechReport |
| Series: | Mitteilungen des Fachbereichs Informatik der Universität Hamburg |
| Volume Number: | 326 |
| Language: | English |
| Year of creation: | 2003 |
| Date of publication: | 21.12.2009 |
| Keywords from authority file SWD (German): | Bilderkennung , Angewandte Informatik |
| Free keywords (German): | Shannon's sampling theorem |
| Free keywords (English): | Shannon's sampling theorem, image analysis |
| Dewey Decimal Classification: | Computer science |
| BK - classification: | 54.00 , 54.89 , 54.74 |
Abstract in English:
We apply Shannon's sampling theorem to gradient based image segmentation and show that the gradient magnitude requires twice the sampling rate of the original image. Taking this simple, but apparently overlooked phenomenon into account, we demonstrate experimentally that correct sampling of the gradient image indeed improves the quality of the resulting segmentation.
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