Hierarchické metody segmentace obrazu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
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.
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.
Description
Citation
STANĚK, S. Hierarchické metody segmentace obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2008.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
Date of acceptance
2008-06-11
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení