Název:
Hierarchické metody segmentace obrazu
Překlad názvu:
Hierarchical Image Segmentation
Autoři:
Staněk, Stanislav ; Švub, Miroslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2008
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
V mnoha aplikacích počítačového vidění je segmentace obrazu jedním z nekritičtějších kroků jeho analýzy. V této práci je prezentována segmentační metoda založená na shlukovacích algoritmech fuzzy c-means a k-means. Je použita hierarchická datová struktura společně se shlukovacími algoritmy pro segmentaci na každém stupni pyramidy. Výsledky ukazují, že výpočetní čas je mnohem menší, než v případě klasického shlukování.
In many vision applications image segmentation is one of the most critical steps of analysis,which has the objective of extracting information from an image. In this work a segmentation method based upon fuzzy c-means and k-means clustering is presented. A hierarchical data structure together with clustering algorithms for the segmentation in each level of the pyramid is used.The results show that the computation time is much less then that of a classical clustering.
Klíčová slova:
fuzzy c-means; Gausova pyramida.; k-means; segmentace; shlukování; Zpracování obrazu; clustering; fuzzy c-means; Gaussian pyramid.; Image processing; k-means; segmentation
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/52934