Home > Academic theses (ETDs) > Doctoral theses > Morpho-Colorimetric and Non-Parametric Analyses in Statistical Classification of Vascular Flora (Classification in Image Analysis)
Original title:
Morpho-Colorimetric and Non-Parametric Analyses in Statistical Classification of Vascular Flora (Classification in Image Analysis)
Translated title:
Morpho-Colorimetric and Non-Parametric Analyses in Statistical Classification of Vascular Flora (Classification in Image Analysis)
Authors:
Frigau, Luca ; Antoch, Jaromír (advisor) ; Dohnal, Gejza (referee) ; Wilhelm, Adalbert F.X. (referee) Document type: Doctoral theses
Year:
2016
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] Luca Frigau Abstract of PhD thesis This dissertation deals with statistical methodologies to apply to morphological classification of seeds through extracting information directly from their digital images. It concentrates more on the classifi- cation task, trying to enhance the quality of prediction, and on the automatizing of the classification process. These tasks are very important in botany because they avoid human contradictions in seed classification and to save a lot of time to specialized botanists. Firstly we focused on describing all stages necessary to move from a picture containing raw information of scanned objects to a data matrix usable as input for further statistical analyses. We illustrated how to convert an image so as to enhance its inner contrast in order to get easier the image segmentation. It has been introduced an approach that adapts a widely used method for detecting moving objects from video, called background subtraction (foreground detection), to image segmentation framework. It has been shown how it assists segmentation process to get good results, and allows to automate the process when foreground color of images is not constant, as well as speeding it up significantly. Then methods for enhancing quality of objects and removing residual noise have been illustrated. At the end of...Luca Frigau Abstrakt PhD disertace Tato dizertace se zabývá statistickými aspekty klasifikace botanických objektů, v daném případě naske- novaných obrazů semen rostlin. Soustřed'uje se především na kvalitu klasifikace a na automatizaci celého procesu klasifikace. Snahou je též odstranit rozpory způsobené lidskými chybami. V první kapitole se práce soustřed'uje na kroky potřebné k získání statistických dat z naskenovaných obrazů. Jedná se o postupy umožňující zvýšení kontrastu obrazů, detekci obrysů, či odstranění šumu. V druhé kapitole je pozornost soustředěna na nástroje moderní morfometrie a teoretické koncepty analýzy tvarů. Soustřed'ujeme se především na koncept význačných značek a jejich matematické trans- formace, jež umožňují data popsat at' již pomocí Kendalových či Booksteinových souřadnic. Vedle toho jsou použity postupy Fourierovy analýzy, nebot' umožňují velmi úsporně popsat geometrickou informaci o tvarech zkoumaných objektů. Ve třetí kapitole je prezentován originální přístup umožňující kombinaci tzv. klasifikačních stromů. Tento přístup reaguje na to, že v daném kontextu je třeba klasifikovat do velkého počtu tříd (řádově desítky až stovky). Navržený přístup kombinuje dichotomické...
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/79304