Original title:
Automatická klasifikace fotografií antibiotických disků
Translated title:
Automatic Classification of Antibiotic Discs Photographs
Authors:
Hesko, Branislav ; Kolář, Radim (referee) ; Walek, Petr (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2013
Language:
slo Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[slo][eng]
Bakalárska práca sa zaoberá problematikou automatickej klasifikácie fotografií antibiotických diskov. Cieľom práce je vytvorenie výstupu s klasifikovanými antibiotickými diskmi aplikáciou rozličných metód. Úloha je rozdelená do častí predspracovania a samotnej klasifikácie. Predspracovanie je vyriešené pomocou Cannyho hranovej detekcie, detekcie stredu kružnice a vodiaceho znaku pomocou Houghovej transformácie, odstránenia kružnice, zarovnania, rotácie a vyrezania textu s jednotlivými písmenami. Klasifikácia je realizovaná pomocou neuronových sietí a minimálnej vzdialenosti medzi pixelmi. Vysvetlenie a analýza týchto postupov by mali pomôcť vytvoriť teoretický náhľad na danú problematiku. Praktická časť ukáže niektore pretrvávajúce nedostatky vybraného spracovania spôsobených nízkou kvalitou fotografií antibiotických diskov.
This bachelor’s thesis deals with problematics of automatical classification of antibiotical discs photographies.The aim of this work is to apply several methods on images to create output with classified images. The problem is split into preprocessing and classification by itself. Preprocessing is solved with the use of Canny’s edge detector, Hough transform for detecting lines and circles, alignment, rotation and cutting out text with individual letters. Classification is then realised using neural network and minimum distance between pixels. Explanations and analysis of this methods should help to create theoretical overview on analysed problematics. The application of these algorithms in practical part will show some persisting imperfections of choosen processing caused by low quality of photographies of antibiotical discs.
Keywords:
antibiotical disc; classification; detection of conducting sign; edge detection; Hough transform; minimum distance; neural network
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/11012/26355