|
|
Advanced Moment-Based Methods for Image Analysis
Höschl, Cyril ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Papakostas, George (oponent) ; Jiřík, Radovan (oponent)
Tato disertace rozvíjí pokročilé metody analýzy obrazu založené na obrazových momentech. Zaměřujeme se především na návrh rychlých algoritmů pro počítání momentů v 2D i 3D a vytvoření nových příznaků, které jsou tolerantní ke Gaussovskému rozmazání, resp. zašumění obrazu. Práce se skládá z úvodu do problematiky a čtyř článků. První článek poskytuje přehledovou studii o metodách obdélníkové dekompozice binárních obrázků v 2D; rozklady mj. urychlují počítání momentů. Součástí studie jsou i implemetnace algoritmů vč. optimálního, který existuje v 2D v polynomiální složitosti a je prakticky dosažitelný. Druhý článek se soustředí na dekompozici 3D binárních objektů do kvádrů. Na rozdíl od 2D je v 3D otázka optimálního rozkladu NP-úplný problém a není známo, že by existoval efektivní způsob jeho řešení. V článku navrhujeme nový sub-optimální algoritmus, který pracuje v polynomiálním čase a na experimentální databázi ukazujeme, že dává statisticky významně lepší výsledky, než nejlepší známé heuristiky. Další dva články se soustřeďují na příznaky invariantní ke Gaussovskému rozmazání a zašumění obrazu. Třetí článek představuje invarianty založené na projekčních operátorech ve Fourierově doméně, což zvyšuje především jejich rozlišovací schopnost. Poslední článek představuje robustní příznaky histogramu obrázku....
|
|
|
Advanced Moment-Based Methods for Image Analysis
Höschl, Cyril ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Papakostas, George (oponent) ; Jiřík, Radovan (oponent)
Tato disertace rozvíjí pokročilé metody analýzy obrazu založené na obrazových momentech. Zaměřujeme se především na návrh rychlých algoritmů pro počítání momentů v 2D i 3D a vytvoření nových příznaků, které jsou tolerantní ke Gaussovskému rozmazání, resp. zašumění obrazu. Práce se skládá z úvodu do problematiky a čtyř článků. První článek poskytuje přehledovou studii o metodách obdélníkové dekompozice binárních obrázků v 2D; rozklady mj. urychlují počítání momentů. Součástí studie jsou i implemetnace algoritmů vč. optimálního, který existuje v 2D v polynomiální složitosti a je prakticky dosažitelný. Druhý článek se soustředí na dekompozici 3D binárních objektů do kvádrů. Na rozdíl od 2D je v 3D otázka optimálního rozkladu NP-úplný problém a není známo, že by existoval efektivní způsob jeho řešení. V článku navrhujeme nový sub-optimální algoritmus, který pracuje v polynomiálním čase a na experimentální databázi ukazujeme, že dává statisticky významně lepší výsledky, než nejlepší známé heuristiky. Další dva články se soustřeďují na příznaky invariantní ke Gaussovskému rozmazání a zašumění obrazu. Třetí článek představuje invarianty založené na projekčních operátorech ve Fourierově doméně, což zvyšuje především jejich rozlišovací schopnost. Poslední článek představuje robustní příznaky histogramu obrázku....
|
host ::
RSS.