Zigzag persistence for image processing: New software and applications
Resumen: Topological image analysis is a powerful tool for understanding the structure and topology of images, being persistent homology one of its most popular methods. However, persistent homology requires a chain of inclusions of topological spaces, which can be challenging for digital images. In this article, we explore the use of zigzag persistence, a recent variant of traditional persistence, for digital image processing. To this end, new algorithms are developed to build a simplicial complex associated to a digital image and to compute the relationships between homology classes of a sequence of binary images via zigzag persistence. Additionally, we provide a simple software to use them. We demonstrate its effectiveness by applying it to a real-world problem of analyzing honey bee sperm videos.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.patrec.2024.06.010
Año: 2024
Publicado en: PATTERN RECOGNITION LETTERS 184 (2024), 111-118
ISSN: 0167-8655

Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/AEI/PID2020-112673RB-I00
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/AEI/PID2020-116641GB-I00
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA-FSE/A07_23R
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Producción Animal (Dpto. Produc.Animal Cienc.Ali.)

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Exportado de SIDERAL (2024-07-19-18:29:16)


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 Registro creado el 2024-07-19, última modificación el 2024-07-19


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