Original title:
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Translated title:
Neural Network Based Edge Detection
Authors:
Janda, Miloš ; Žák, Pavel (referee) ; Švub, Miroslav (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2010
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Hlavní náplní této práce je popis a implementace metod detekce hran pomocí neuronové sítě, které jsou náhradou klasických metod detekce hran pomocí hranových detektorů. V prvních kapitolách je obecně diskutována problematika zpracování obrazu, detekce hran a neuronových sítí. Cílem hlavní části je návrh procesu generování syntetických obrazů, extrakce dat a představení variant vhodných topologií neuronových sítí pro účely detekce hran v obraze. Závěr práce je pak věnován vyhodnocení úspěšnosti detekce hran.
Aim of this thesis is description of neural network based edge detection methods that are substitute for classic methods of detection using edge operators. First chapters generally discussed the issues of image processing, edge detection and neural networks. The objective of the main part is to show process of generating synthetic images, extracting training datasets and discussing variants of suitable topologies of neural networks for purpose of edge detection. The last part of the thesis is dedicated to evaluating and measuring accuracy values of neural network.
Keywords:
accuracy; binary classification; Canny edge detector; convolution; edge detection; Gaussian filter; hit rate; Image processing; laplacian; median; multi-layer perceptron; neuron; noise; Prewitt operator; ROC curve; Sobel operator; thresholding; binární klasifikace; Cannyho hranový detektor; detekce hran; formální neuron; Gaussův filtr; konvoluce; laplacián; medián; prahování; Prewittové operátor; přesnost; ROC křivka; Sobelův operátor; vícevrstvý perceptron; Zpracování obrazu; úspěšnost detekce; šum
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/54318