Segmentace barevných snímků pomocí umělé neuronové sítě

Abstract

Bakalářská práce se zabývá možnostmi využití umělých neuronových sítí v oblasti segmentace barevného obrazu. Popisuje umělé neuronové sítě obecně od základních pojmů. Nejprve se věnuje rozboru základních modelů využívaných pro segmentaci barevného obrazu a jejich porovnání. Z těchto sítí je vybrán nejvhodnější kandidát pro řešení zadaného problému (segmentace obrazu s vyčleněným objektem zájmu). Dále se věnuje popsání některých barevných modelů využívaných pro reprezentaci barev. Modely jsou porovnány a na základě jejich vlastností je vybrán nejvhodnější. Na základě předchozích výběrů, neuronové sítě a barevných prostorů, je vytvořena aplikace pro segmentaci vstupního obrazu. S její pomocí se otestují vybrané barevné modely z hlediska kvality segmentace.

The bachelor’s thesis deals with possibilities of using artificial neural networks in the color image segmentation. It describes artificial neural networks generally from the basics. First, the analysis focuses on basic models used for segmentation of color images and compares them. From these networks the most suitable candidate is selected for a solution of the problem (image segmentation with a dedicated object of interest). It also deals with a description of some color models used to represent colors. These models are compared and on the basis of their properties is selected the most appropriate model. Based on previous selections, neural networks and color space an application for the segmentation of the input image is created. With its help the selected color model is tested in terms of segmentation quality.