Show simple item record

Texture-Based Image Segmentation

dc.contributor.advisorŠpaněl, Michalcs
dc.contributor.authorPasáček, Václavcs
dc.date.accessioned2019-05-17T07:17:46Z
dc.date.available2019-05-17T07:17:46Z
dc.date.created2012cs
dc.identifier.citationPASÁČEK, V. Segmentace obrazu podle textury [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.cs
dc.identifier.other78886cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53606
dc.description.abstractSegmentace 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.cs
dc.description.abstractImage 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.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectTexturacs
dc.subjecttexturní příznakcs
dc.subjectLocal Binary Patternscs
dc.subjectsegmentace obrazucs
dc.subjectFuzzy C-Means.cs
dc.subjectTextureen
dc.subjecttexture featureen
dc.subjectLocal Binary Patternsen
dc.subjectimage segmentationen
dc.subjectFuzzy C-Means.en
dc.titleSegmentace obrazu podle texturycs
dc.title.alternativeTexture-Based Image Segmentationen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2012-06-21cs
dcterms.modified2020-05-09-23:43:15cs
thesis.disciplinePočítačová grafika a multimédiacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid78886en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 21:13:35en
sync.item.modts2021.11.12 20:53:24en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeHerout, Adamcs
dc.description.markBcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
but.committeedoc. 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)cs
but.defenceStudent 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?cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record