Morphology Digest


Morphology Digest               June 23, 1998             1998 - Issue 3

 
___   _/   ____/  ____/   ____/ __   /  ____/ _/      ____/  ___/  __     _  
|| \ / |  //   \  ||  |   ||  | ||   | //   \ ||     //   \ //      \\   /
||  |  |  ||   |  ||  |   ||  | ||___| ||   | ||     ||   | || __    \\ /
||     |  ||   |  ||_/    ||_/  ||   | ||   | ||     ||   | ||   \    ||
||     |  \\___/  ||  \   ||    ||   | \\___/ ||____ \\___/ \\___/    ||

 

Subscribe:     email to morpho@cwi.nl with "subscribe" as subject 
               and empty message body.

Unsubscribe:   email to morpho@cwi.nl with "unsubscribe" + email address
               as subject and empty message body.

Submissions:   email to morpho@cwi.nl with "submit" as subject.

Archive site:  URL:  http://www.cwi.nl/projects/morphology/  
               FTP:  ftp.cwi.nl - directory /pub/morphology/digest/
       

Editor:        Henk Heijmans 
-------------------------------------------------------------------------------

CONTENTS:

    1. Question: mathematical morphology of coral thin sections
    2. Conference papers (morphological pyramids and wavelets)
    3. PhD position (4 years): University of Groningen
    4. ISMM'98 proceedings: special offer 
    5. Book announcement: Morphologische Bildverarbeitung (in German) 
    6. Selected papers on morphological image processing 
    7. Tutorial on morphological image processing
    8. CFP: Summer School/Workshop on Shape Variation
    9. Forthcoming events 
   10. Recent literature

-------------------------------------------------------------------------------
1. Question: mathematical morphology of coral thin sections
-------------------------------------------------------------------------------
From: Pierre Lebellegard (lebelleg@noumea.orstom.nc)

We want to realize pattern recognition and image segmentation on digitized
images of coral thin sections, and recifal biofacies, using mathematical
morphology, which seems not to be widely used in that area.

[Q-1]: Has anybody heard about mathematical morphology, and in a more
general way, image processing, in that specific field?

[Q-2]: Could anybody give references (or reviews, specific papers, books,
www address, ...) about image processing of rocks' thin sections?

Any info sent to lebelleg@noumea.orstom.nc would be greatly appreciated.

Thank you
Pierre Lebellegard


-------------------------------------------------------------------------------
2. Conference papers (morphological pyramids and wavelets)
-------------------------------------------------------------------------------
From: Henk Heijmans (henkh@cwi.nl)

The following conference papers are available by anonymous FTP to
ftp.cwi.nl, directory /pub/morphology/report/

1. An Axiomatic Approach to Multiresolution Signal Decomposition
   John Goutsias and Henk Heijmans
   To appear in: Proceedings of the IEEE International Conference on 
                 Image Processing, Chicago, Illinois, October 4-7, 1998.
   file: Goutsias_Heijmans_icip98.ps.Z 

   ABSTRACT 
   Recently, we have been developing general multiresolution signal
   decomposition schemes that unify traditional (linear) approaches and allow
   use of nonlinear filtering techniques in the decomposition. This paper
   summarizes our approach and provides several simple examples. Some of these
   examples are known in the literature (e.g., Haar pyramid and wavelet) and
   some of them are new (e.g., morphological Haar pyramid and wavelet). 


2. Some Thoughts on Morphological Pyramids and Wavelets
   Henk Heijmans and John Goutsias
   To appear in: Proceedings of the IX European Signal Processing Conference, 
                 EUSIPCO, Island of Rhodes, Greece, 1998.
   file: Heijmans_Goutsias_eusipco98.ps.Z 

   ABSTRACT 
   The aim of this paper is to show how one can use tools from mathematical
   morphology in a systematic manner for the development of signal and image
   pyramids and wavelets. The abstract framework is illustrated by means of
   simple examples.


3. Morphology-Based Perfect Reconstruction Filter Banks
   Henk Heijmans and John Goutsias
   To appear in: Proceedings of the IEEE-SP International Symposium 
                 on Time-Frequency and Time-Scale Analysis, 
                 Pittsburgh, Pennsylvania, October 6-9, 1998.
   file: Heijmans_Goutsias_tfts98.ps.Z 

   ABSTRACT 
   What are the relationships between the existing linear (wavelets) and
   nonlinear (morphological) multiresolution approaches? Is it possible to
   unify both approaches into one mathematical framework? The goal of this
   paper is to deal with such questions, in particular, with the construction
   of perfect reconstruction filter banks based on morphological operators.

-------------------------------------------------------------------------------
3. PhD position (4 years): University of Groningen
-------------------------------------------------------------------------------
From: Jos Roerdink (roe@cs.rug.nl)

PhD POSITION (4 YRS) AT THE UNIVERSITY OF GRONINGEN

Institute for Mathematics and Computing Science

TITLE: Pattern Detection and Estimation in Functional Neuroimaging

SUMMARY: 
Many techniques currently exist to produce images of the human brain, such
as CT (Computerized Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging) or PET
(Positron Emission Tomography). These imaging techniques are not only useful
to obtain images of brain structure, but also of brain function. For
example, time series of PET images can be used to study changes in regional
neurological activity, e.g. cerebral blood flow. The detection of
significant changes in neurological activity is not an easy task, since in
general these changes are small and distributed over the whole brain,
although not in the same amount. The general approach is to obtain data
under both activation and resting conditions, and assess significant change
by comparing these data. Also comparisons between different test persons,
and between images obtained from different modalities (multimodality
imaging: e.g. CT vs. PET), are possible. The goal of this project is to
carry out fundamental research in functional neuroimaging, covering both
image analysis and statistical estimation. Statistical analysis is applied
to partition the neurophysiological phenomena as observed in the images into
significant, insignificant and random components. This involves techniques
based on a modified Principal Component Analysis (SSM: Scaled Subprofile
Model), resulting in `eigenimages' corresponding to some spatial pattern, or
methods which create an image of a statistical parameter: Statistical
Parametric Mapping (SPM). Volume visualization for interpretation of the
results also will play an important role.

This project is connected to GNIP: Groningen NeuroImaging Project, which
involves many research groups from the Academic Hospital (AZG) and the local
research school BCN (Behavioural, Cognitive and Neurosciences).

RESEARCH GROUP: 
The project will be carried out in the research group `Scientific Computing
and Imaging' of the Department.  The research interests of the group are
particularly concentrated in high performance computing for visual
perception and neural-net modelling, morphological image processing,
computerized tomography, scientific visualization and geometric algorithms.

REQUIREMENTS:
1. MsC in Mathematics, Computer Science or equivalent.
2. Experience in image processing and/or spatial statistics.
3. Demonstrably good computing skills.

HOW TO APPLY: 
Applications for the position, including a Curriculum Vitae (name, address,
degree, date, etc.) and name and email address of two professional
references, should be addressed (by surface or e-mail) to:

Dr. Jos Roerdink   
University of Groningen
Department of Mathematics and Computing Science
P.O. Box 800
9700 AV Groningen
The Netherlands
Tel:     +31-50-3633931
Email:   roe@cs.rug.nl
URL:     http://www.cs.rug.nl/~roe


More information about ongoing work of the research group can be found at:
http://www.cs.rug.nl/~peterkr/groep.html

-------------------------------------------------------------------------------
4. ISMM'98 proceedings: special offer
-------------------------------------------------------------------------------
From: Henk Heijmans (henkh@cwi.nl)


                     Mathematical Morphology and its
               Applications to Image and Signal Processing

           Henk J.A.M. Heijmans and Jos B.T.M. Roerdink (eds)

               COMPUTATIONAL IMAGING AND VISION - Volume 12
                 Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 

                      Hardbound, ISBN 0-7923-5133-9
                            May 1998, 452 pp.

                http://www.wkap.nl/book.htm/0-7923-5133-9

Special offer
=============
Readers of the morphology digest are entitled to order these proceedings at
the highly reduced price of NLG 125,00 (approximately US$ 60,00), which is
35% of the list price. (See below for ordering information.)


Summary
=======
This book contains the proceedings of the International Symposium on
Mathematical Morphology and its Applications to Image and Signal Processing
IV, held June 3-5, 1998, in Amsterdam, The Netherlands.  The purpose of the
work is to provide the image analysis community with a sampling of recent
developments in theoretical and practical aspects of mathematical morphology
and its applications to image and signal processing.

Among the areas covered are: digitization and connectivity,
skeletonization, multivariate morphology, morphological segmentation, color
image processing, filter design, gray-scale morphology, fuzzy morphology,
decomposition of morphological operators, random sets and statistical
inference, differential morphology and scale-space, morphological algorithms
and applications.

Audience: This volume will be of interest to research mathematicians and
computer scientists whose work involves mathematical morphology, image and
signal processing.


Contents
========

Preface

Introduction

Theory

   Numerical and Approximation Tools Based on Mathematical Morphology  
   A.T Popov
   
   Toggle Mappings and Some Related Transformations: 
   A Study of Contrast Enhancement  
   I.R. Terol Villalobos

   Representation of Gray-Scale Windowed Operators
   J. Barrera and E.R. Dougherty

   Complete Ordering and Multivariate Mathematical Morphology:
   Algorithms and Applications
   H. Talbot, C. Evans and R. Jones

   Extension of Morphological Operations to Complete Semilattices and its
   Applications to Image and Video Processing
   R. Kresch

   Fuzzy Geodesic Mathematical Morphology from Fuzzy Geodesic Distance
   I. Bloch

   Total Ordering Based on Space Filling Curves for Multivalued Morphology
   J. Chanussot and P. Lambert

   Measures and Indices of Reflection Symmetry for Convex Polyhedra
   A.V. Tuzikov, J.B.T.M. Roerdink, H.J.A.M. Heijmans, and S.A. Sheynin


Topology and Geometry

   An Approach to Discretization Based on the Hausdorff Metric
   D. Wagner, M. Tajine and C. Ronse

   Mathematical Morphology Based on Metric Spaces
   J.L. Diaz de Leon S. and J.H. Sossa-Azuela

   Grey Scale Convex Hulls: Definition, Implementation and Application
   P. Soille

   Digitization and Connectivity
   M. Schmitt

   Touching Distances and Distance Transform
   V. Starovoitov

   Hausdorff Distances and Interpolations
   J. Serra


Shape Analysis and Partial Differential Equations

   Curve Evolution, Wave Propogation, and Mathematical Morphology
   H. Tek and B.B. Kimia

   Geometric Partial Differential Equations and Iterative Filtering
   F. Guichard and J.-M. Morel

   2D & 3D Figural Models of Anatomic Objects from Medical Images
   S.M. Pizer, D.S. Fritsch, K.-C. Low and J.D. Furst

   Generation of the Euclidean Skeleton by a Bisector Decision Rule on a
   Two-Shortest-Vector Distance Map
   H. Li and A.M. Vossepoel

   A Figure Splitting Method Based on the Multi-Resolution Skeleton
   H. Hontani, M. Nakao and K. Deguchi

   Advances in Differential Morphology: Image Segmentation via
   Eikonal PDE & Curve Evolution and Reconstruction via Constrained
   Dilation Flow
   P. Maragos and M.A. Butt

   Numerical Solutions of Morphological Partial Differential
   Equations based on the Morphological Facet Model
   R. van den Boomgaard


Connected Operators

   Auto-Dual Connected Operators Based on Iterative Merging Algorithms 
   Ph. Salembier, L. Garrido and D. Garcia

   From Connected Operators to Levelings
   F. Meyer

   The Levelings
   F. Meyer

   Face Segmentation Using Connected Operators
   V. Vilaplana and F. Marques


Segmentation

   A Connected Component Approach to the Watershed Segmentation
   A. Bieniek and A. Moga

   Morphological Segmentation of Non-Image Data: The Closing Function
   E.J. Breen

   Color Segmentation Algorithm Using an HLS Transformation
   C.-H. Demarty and S. Beucher

   Computing the Watersheds of Large Three-Dimensional Images
   Using Limited Random Access Memory
   C. Cotsaces and I. Pitas


Random Models and Statistical Techniques

   Grey-Scale Images and Random Sets
   I. Molchanov

   Prior Information in the Design of Optimal Binary Filters
   E.R. Dougherty and J. Barrera

   Monte Carlo Simulation and Statistical Inference of Morphologically
   Constrained GRF's
   K. Sivakumar and J. Goutsias

   Parameter Analysis of Conditional Morphological Operators for Image
   Restoration
   E. Stringa and C.S. Regazzoni

   Distances between Grey-Scale Images    
   N. Friel and I. Molchanov

   Size-Biased Random Closed Sets
   M.N.M. van Lieshout


Algorithms

   Finding Optimal Sequential Decompositions of Erosions and Dilations
   J. Barrera, C.E. Ferreira and R.F. Hashimoto

   Sets, Partitions and Functions Interpolations
   S. Beucher

   Segmentation-Based Motion Compensation
   E. Decenciere Ferrandiere

   Generic Algorithms for Morphological Image Operators:
   A Case Study Using Watersheds
   M.C. D'Ornellas and R. van den Boomgaard

   Minimal Path Algorithms for the Robust Detection of Linear Features in
   Gray Images
   L. Vincent

   Computation of the Opening Transform
   S.A. Sheynin, A.V. Tuzikov and O. Krivonos

   Fast Dilation and Skeletonization of Compressed Binary Pictures
   V.M. Kiiko and M.I. Schlesinger


Applications

   The Creation of Computer Graphics with Mathematical Morphology
   J.S. Ploem

   Morphological Segmentation Applied to Character Extraction from Color
   Cover Images
   L. Gu, T. Kaneko and N. Tanaka

   The Power of Morphological Filters Alone and when Combined with Linear
   Filtering
   M.H. Sedaaghi and Q.H. Wu

   Morphological Unwrapping of Interferometric Phase-Maps
   P. Soille

   Shoaling Waves and Water Depth Determination Using Mathematical
   Morphology
   S.M. Lea and M. Lybanon

   An Application of Mathematical Morphology to Road Network Extraction
   on SAR Images
   J. Chanussot and P. Lambert

   Soft Morphological Structuring Element Decomposition
   A. Gasteratos, I. Andreadis and  Ph. Tsalides

   Morphological Processing of Ground-to-Ground Radar Image Sequences
   R. Vogt, S. Stokely and G. Fliss

   A Region Merging Algorithm Using Mathematical Morphology:
   Application to Macula Detection
   F. Zana, I. Meunier and J.C. Klein


Author Index

Subject Index


Ordering information
====================

Please address your order to:

      Mrs. Angelique Hempel
      Kluwer Academic Publishers
      P. O. Box 17
      3300 AA Dordrecht
      The Netherlands

      Fax: +31 (0)78 6 392 254 (general)
           +31 (0)78 6 392 388 (scitech)
      E-mail: angelique.hempel@wkap.nl

Please mention that you are entitled to order at the "Morphology Digest
special price" of NLG 125,00.

-------------------------------------------------------------------------------
5. Book announcement: Morphologische Bildverarbeitung (in German)
-------------------------------------------------------------------------------
From: Pierre Soille (Pierre.Soille@eerie.fr)

New book (in German) about morphological image processing:


                Morphologische Bildverarbeitung
                          P. Soille

                     Springer-Verlag, 1998
                       ISBN 3-540-64323-6 


1.  Einleitung  ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::   1
    1.1  Die Urspr"unge der mathematischen Morphologie  .......... 1
    1.2  Zweck des Buches  ......................................  3
    1.3  Ziel der morphologischen Bildanalyse  ................... 4
    1.4  Gliederung des Buches  ................................. 10
    1.5  Literaturhinweise  ......................................13


2.  Grundlagen :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::    15
    2.1  Diskretisierung  ........................................15
    2.2  Diskrete Bilder  ........................................17
    2.3  Bild-zu-Bild-Transformationen  ..........................20
    2.4  Mengenoperatoren f"ur Bilder ............................23
    2.5  Ordnungsbeziehungen  ................................... 26
    2.6  Diskrete Geometrie  .................................... 27
    2.7  Diskrete Distanzen und Distanzfunktionen  ...............36
    2.8  Eigenschaften von Bildtransformationen  .................40
    2.9  Literaturhinweise  ......................................45


3.  Erosion und Dilatation  :::::::::::::::::::::::::::::::::::   49
    3.1  Strukturierendes Element ................................51
    3.2  Erosion  ............................................... 52
    3.3  Dilatation  .............................................55
    3.4  Eigenschaften  ..........................................57
    3.5  Erosion und Distanzfunktion  ............................61
    3.6  Minkowski-Operatoren  .................................. 63
    3.7  Morphologische Operatoren f"ur Graphen  .................63
    3.8  U"ber die Wahl des SE ...................................64
    3.9  Erste "Worte": Morphologische Gradienten  ...............69
    3.10 Drei Bildauswertungsmethoden ........................... 73
    3.11 Berechnung von Erosionen und Dilatationen  ..............80
    3.12 Literaturhinweise  ......................................87


4.  O"ffnung und Schliessung  ::::::::::::::::::::::::::::::::::  91
    4.1  Morphologische "Offnung  ................................92
    4.2  Morphologische Schliessung  .............................94
    4.3  Eigenschaften  ..........................................97
    4.4  Algebraische "Offnung und Schliessung  ................. 99
    4.5  Zylinderhut-Transformation .............................106
    4.6  Kontrastverst"arkung  ..................................110
    4.7  Granulometrien  ........................................111
    4.8  Multi-Scale-Gradient ...................................117
    4.9  Industrielle Anwendung  ................................119
    4.10 Berechnung von "Offnungen und Schliessungen  ...........122
    4.11 Literaturhinweise  .....................................125


5.  Alles-oder-Nichts und Skelette ::::::::::::::::::::::::::::  129
    5.1  Alles- oder Nichtstransformation  ......................130
    5.2  Verd"unnung und Thin-Fit  ..............................135
    5.3  Verdickung und Thick-Miss  .............................136
    5.4  Skelette  ..............................................138
    5.5  Berechnung  ............................................149
    5.6  Literaturhinweise  .....................................152


6.  Geod"atische Transformationen  ::::::::::::::::::::::::::::  155
    6.1  Geod"atische Dilatation  ...............................155
    6.2  Geod"atische Erosion  ..................................157
    6.3  Morphologische Rekonstruktion  ........................ 160
    6.4  Auf Rekonstruktion basierende Operatoren  ..............163
    6.5  Eine Anwendung: geod"atische Interpolation  ............180
    6.6  Literaturhinweise  .....................................184


7.  Geod"atische Distanzen ::::::::::::::::::::::::::::::::::::  187
    7.1  Geod"atische Distanz  ..................................187
    7.2  Auf geod"atischer Distanz basierende Operatoren ........191
    7.3  Verallgemeinerte geod"atische Operatoren  ..............199
    7.4  Berechnung geod"atischer Distanzen und Zeiten  .........203
    7.5  Literaturhinweise  .....................................206


8.  Filterung  ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: 209
    8.1  Definition eines morphologischen Filters  ..............210
    8.2  Entwurf eines morphologischen Filters ..................213
    8.3  Alternierende sequentielle Filter  .....................218
    8.4  Selbstduale Filter .....................................220
    8.5  Toggle Mappings  .......................................221
    8.6  Anwendung  ......................................... ...226
    8.7  Literaturhinweise  .....................................229


9.  Segmentierung ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::   233
    9.1  Regionenwachstum und Kantendetektion  ..................234
    9.2  Wasserscheidentransformation ...........................235
    9.3  Markerkontrollierte Segmentierung ......................244
    9.4  Anwendungen  ......................................... .248
    9.5  Literaturhinweise  .....................................254


10. Klassifikation  :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::257
    10.1 Pixelbasierte Klassifikationsverfahren  ................258
    10.2 Wasserscheidenbasierte Clusteranalyse  .................259
    10.3 Nachfolgende markerkontrollierte Segmentierung  ........268
    10.4 Literaturhinweise  ................................. ...280


11. Anwendungsgebiete :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::    283
    11.1 Geowissenschaften  ................................ ....284
    11.2 Materialwissenschaften  ................................284
    11.3 Biologische und medizinische Bildverarbeitung  .........285
    11.4 Industrielle Anwendungen  ..............................286
    11.5 Identifikation und Sicherheitskontrolle ................287
    11.6 Dokumentenverarbeitung  ................................287
    11.7 Bildcodierung  .........................................287
    11.8 Weitere Anwendungen  .................................. 288
    11.9 Weitere Hinweise und Literaturliste  ...................288


Symbolverzeichnis  ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::  299


Namenverzeichnis  ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::   303


Sachwortverzeichnis  ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::  307


-------------------------------------------------------------------------------
6. Selected papers on morphological image processing
-------------------------------------------------------------------------------
From: Gonzalo Urcid (urcid@pue1.telmex.net.mx)

Selected papers on:     

                     Morphological Image Processing
              Principles and Optoelectronic Implementations

Tomasz Szoplik, Editor
Brian J. Thompson, General Editor
SPIE Milestone Series, Volume MS127
SPIE Optical Engineering Press, 1996

Info: http://www.spie.org/web/abstracts/oepress/MS127.html

Contents by Section

1.  Principles
2.  Morphological Filters and Algorithms
3.  Foundations of Optoelectronic Implementations of Morphological
    Processors
4.  Optoelectronic Implementations of Morphological Processing
5.  Applications of Morphological Image Processing

Gonzalo Urcid
Instituto Nacional de Astrofisica, Optica y Electronica
Tonanzintla, 72000, Puebla, MEXICO
e-mail: urcid@pue1.telmex.net.mx


-------------------------------------------------------------------------------
7. Tutorial on morphological image processing
-------------------------------------------------------------------------------
From: Pierre Soille (Pierre.Soille@eerie.fr)

               TUTORIAL ON MORPHOLOGICAL IMAGE PROCESSING
                     ICPR'98, Brisbane, Australia
 

                             Tutorial 1:

    Mathematical Morphology for Image Analysis and Pattern Recognition
           
                          by Pierre Soille

                   Brisbane, Sunday 16 August 1998



Abstract/ Course Outline:

Mathematical morphology (MM) provides us with a theory for the analysis of
spatial structures. It is called morphology since it aims at analysing the
shape and form of objects and it is mathematical in the sense that the
analysis is based on set theory, topology, lattice algebra, random
functions, etc.

MM is not only a theory but also a powerful technique for successfully
achieving image analysis and pattern recognition tasks.

The intent of this half-day tutorial is not to cover theoretical aspects of
MM but to present an overview of both fundamental and advanced morphological
concepts useful for solving real image analysis problems. These concepts
are explained and illustrated with numerous applications in medical imaging,
biology, materials sciences, quality control, OCR and document processing,
geography, remote sensing, image compression, etc.


List of Topics:

Background Notions: set operators, image to image transformations and their
properties, order relationships, discrete geometry.

Erosions and Dilations: definition, properties, on the choice of the
structuring element, morphological gradients, covariance for the analysis of
oriented or periodic image structures, Minkowski dimension for grey scale
images, Hausdorff distance, implementation issues.

Openings and Closings: definition, properties, algebraic case, top-hat
transformations, top-hat contrast, multi-scale gradients, size distribution
and pattern spectrum, grey scale convex hulls.

Hit-or-Miss: definition, properties, thinnings, thickenings, skeletons (by
openings, by thinnings, smooth, minimal and Euclidean), skeleton by
influence zones.

Geodesic Transformations: geodesic erosions and dilations, morphological
reconstruction, on the choice of the mask and marker images, operators
based on morphological reconstruction, geodesic distance, propagation
function, generalized geodesy, minimal paths.

Filtering: tasks, definition and design of a morphological filter,
parallel, sequential and iterative combinations, alternating sequential
filters, toggle contrast, morphological centre, connected filters,
parametric openings and closings, directional filters.

Segmentation: watershed transformation, marker-controlled segmentation,
morphological-based clustering, minima imposition technique, separation of
overlapping blobs, connection of missing boundaries, dynamic filtering,
watershed-based clustering.

Applications and implementation issues are detailed within each section.


Intended Audience:

The target audience is anyone interested in knowing about the principles
and applications of MM and its latest developments.  This can be either a
researcher willing to cross-fertilize his/her own field with MM or
application-oriented people wishing to learn about recent advanced image
analysis techniques.

The course is self-contained in the sense that no background about MM is
required to successfully follow the course. Experience with image
processing and analysis can be helpful, but is not essential.

Extensive developments are given in the tutorial notes which also include a
comprehensive list of references commented and sorted by topics.


Contact address for registration:

              URL: http://www.cssip.elec.uq.edu.au/~icpr98/


Contact address of the presenter:

Name:             Pierre Soille
Organisation:     LGI2P, Ecole des Mines d'Al�s & EERIE
Postal Address:   Parc scientifique G. Besse
                  F-30000 NIMES, France
E-mail:           Pierre.Soille@eerie.fr
URL:              http://www.eerie.fr/~soille
Telephone:        int+33-466 38 70 22
Fax:              int+33-466 38 70 74



-------------------------------------------------------------------------------
8. CFP: Summer School/Workshop on Shape Variation
-------------------------------------------------------------------------------
From: Jon Sporring (sporring@diku.dk)

             CFP: Summer School/Workshop on Shape Variation
 Organization: Department of Computer Science - University of Copenhagen

Dear Colleagues,
 
Allow me to draw your attention to the following event hosted by the
Image Group, Department of Computer Science, University of Copenhagen:
August 24-28: A Ph.D.-School/Workshop on Shape Variation 
by Tim F. Cootes, Fred L. Bookstein, Peter Giblin, Jean-Philippe Thirion,
and Gerard Subsol.  More details can be found at:
 
     http://www.diku.dk/research-groups/image/events/shape/
 
Please distribute this notice to whomever you feel appropriate.
 
Sincerely Yours, 
Jon Sporring (sporring@diku.dk)
Image Group / Dept. of Computer Science / University of Copenhagen
Universitetsparken 1 / DK-2100 Copenhagen / DENMARK
Phone: +45 3532 1400 / Fax: +45 3532 1401 / Home: +45 3526 1428

-------------------------------------------------------------------------------
9. Forthcoming events 
-------------------------------------------------------------------------------

1 - 3 July 1998                  Glasgow, Scotland
Workshop on Non-Linear Model Based Image Analysis (NMBIA '98)
URL:     http://www.spd.eee.strath.ac.uk/noblesse/nmbia98

19 - 24 July 1998                San Diego, California, USA
VISION GEOMETRY VII (SD91)
URL:     http://www.spie.org/web/meetings/calls/sd98/sd98_submissions.html

16 August 1998                   Brisbane, Australia
ICPR'98 Tutorial on Mathematical Morphology (Pierre Soille)
URL:     http://www.cssip.elec.uq.edu.au/~icpr98/

17 - 20 August 1998              Brisbane, Australia
14th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'98)
URL:     http://www.cssip.elec.uq.edu.au/~icpr98/

24 - 28 August 1998              Copenhagen, Denmark
Summer School/Workshop on Shape Variation
URL:     http://www.diku.dk/research-groups/image/events/shape/

8 - 11 September 1998            Island of Rhodes, Greece
IX European Signal Processing Conference (EUSIPCO - 98)
URL:     http://www.di.uoa.gr/~eusipco

14 -17 September 1998            Southampton, UK
The Ninth British Machine Vision Conference
URL:     http://peipa.essex.ac.uk/BMVC98/present.html

4 - 7 October 1998               Chicago, Illinois, USA
IEEE 1998 International Conference on Image Processing (ICIP'98)
URL:     http://mri.beckman.uiuc.edu/ICIP98/

20 - 23  October 1998            Rio de Janeiro, Brazil
International Symposium on Computer Graphics, Image Processing and Vision
URL:     http://www.ifqsc.sc.usp.br/visao/sib98/sib98.htm

21 - 23 December 1998            New Delhi, India
Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing (ICVGIP-98)
URL:     http://www.iitd.ernet.in/~icvgip

17 - 19 March 1999               Noisy-Le-Grand, France 
Discrete Geometry for Computer Imagery (DGCI'99)
URL:     http://www.esiee.fr/~dgci99/
                           
Spring 2000                      USA (location to be decided)
International Symposium on Mathematical Morphology (ISMM'00 or ISMM'2000)

-------------------------------------------------------------------------------
10. Recent literature
-------------------------------------------------------------------------------

@article{FanChenWen:98,
  author = "K. C. Fan, D. F. Chen, M. G. Wen",
  title = "Skeletonization of binary images with nonuniform width via 
           block decomposition and contour vector matching",
  journal  =  "Pattern Recognition",
  year = "1998",
  volume = "31",
  number = "7",
  pages = "823--838"
}

@article{Garr:98,
  author = "L. Garrido",
  title = "Extensive operators in partition lattices for image sequence
           analysis",
  journal  =  "Signal Processing",
  year = "1998",
  volume = "66",
  number = "2",
  pages = "157--180"
}

@book{HeijRoer:98,
  title = "Mathematical morphology and its applications to image
           and signal processing",
  publisher = "Kluwer Academic Publishers",
  year = "1998",
  editor = "H. J. A. M. Heijmans and J. B. T. M. Roerdink",
  series = "Computational Imaging and Vision",
  volume = "12",
  address = "Dordrecht"
}

@article{LeeParkYun:98,
  author = "S. U. Lee, S. H.  Park, I. D. Yun",
  title = "Color image segmentation based on 3-D clustering: 
           morphological approach",
  journal  =  "Pattern Recognition",
  year = "1998",
  volume = "31",
  number = "8",
  pages = "1061--1076"
}

@article{LinYuWu:98,
  author = "J. A. C. Lin, J. Y. Lu, K. S. Wu",
  title = "Fast full search in motion estimation by hierarchical use of 
          {M}inkowski's inequality (HUMI)",
  journal  =  "Pattern Recognition",
  year = "1998",
  volume = "31",
  number = "7",
  pages = "945--952"
}

@article{PeiLaiShih:98,
  author = "S. C. Pei, C. L. Lai, F. Y. Shih",
  title = "A morphological approach to shortest path planning for rotating
           objects",
  journal  =  "Pattern Recognition",
  year = "1998",
  volume = "31",
  number = "8",
  pages = "1127--1138"
}

@article{RonsHeij:98,
  author = "C. Ronse and H. J. A. M. Heijmans",
  title = "A lattice-theoretical framework for annular filters 
           in morphological image processing",
  year = "1998",
  journal  =  "Applicable Analysis in Engineering, Communication, and Computing",
  volume = "9",
  number = "1",
  pages = "45--89"
}

@book{Soil:98,
  author =  "P. Soille",
  title =  "Morphologische {B}ildverarbeitung",
  subtitle = "Grundlagen, Methoden, Anwendungen",
  publisher =  "Springer-Verlag",
  year = "1998",
  isbn = "3-540-64323-0",
  address =  "Berlin Heidelberg",
  psnote = "http://www.springer.de/cgi-bin/bag_generate.pl?ISBN=3-540-64323-0"
}

@article{TuziHeij:98,
  author = "A. Tuzikov and H. J. A. M. Heijmans",
  title = "Minkowski Decomposition of Convex Polygons 
           into their Symmetric and Asymmetric Parts",
  journal = "Pattern Recognition Letters",
  volume = "19",
  number = "3-4",
  pages = "247--254",
  year = "1998"
}

-------------------------------------------------------------------------------
End of Morphology Digest
-------------------------------------------------------------------------------

Last update: 27th of June 2011 | Top