Original title: Hierarchické metody segmentace obrazu
Translated title: Hierarchical Image Segmentation
Authors: Staněk, Stanislav ; Švub, Miroslav (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: clustering; fuzzy c-means; Gaussian pyramid.; Image processing; k-means; segmentation; fuzzy c-means; Gausova pyramida.; k-means; segmentace; shlukování; Zpracování obrazu

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/11012/52934

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-573074


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses