Segmentace obrazu podle textury
Texture-Based Image Segmentation
Author
Advisor
Španěl, MichalReferee
Herout, AdamGrade
BAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Segmentace obrazu je důležitým krokem zpracování obrazu a textura je jednou z obrazových informací, na jejichž základě lze segmentaci provádět. K popisu textury slouží texturní příznaky, přičemž existuje mnoho způsobů, jak je získat. Zde budou k reprezentaci textury využity Local Binary Patterns neboli LBP. Texturním příznakem u LBP není její hodnota, ale histogram četnosti výskytu v určité oblasti. Hlavním cílem této práce je porovnání vhodnosti několika variant extrakce texturních příznaků pomocí LBP a metod jejich následného shlukování za účelem segmentace obrazu. Ke shlukování texturních příznaků bude použita metoda Fuzzy C-Means. Image segmentation is an important step in image processing. A traditional way how to segment an image is a texture-based segmentation that uses texture features to describe image texture. In this work, Local Binary Patterns (LBP) are used for image texture representation. Texture feature is a histogram of occurences of LBP codes in a small image window. The work also aims to comparison of results of various modifications of Local Binary Patterns and their usability in the image segmentation which is done by unsupervised clustering of texture features. The Fuzzy C-Means algorithm is finally used for the clustering in this work.
Keywords
Textura, texturní příznak, Local Binary Patterns, segmentace obrazu, Fuzzy C-Means., Texture, texture feature, Local Binary Patterns, image segmentation, Fuzzy C-Means.Language
čeština (Czech)Study brunch
Počítačová grafika a multimédiaComposition of Committee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (místopředseda) doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (člen) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jan Holub, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)Date of defence
2012-06-21Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Jak je na tom navržený algoritmus oproti publikovaným segmentačním algoritmům, vyhodnoceným na stejných datových sadách?Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/53606Source
PASÁČEK, V. Segmentace obrazu podle textury [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.Collections
- 2012 [213]