Show simple item record

dc.contributor.authorHorváth, Juraj
dc.contributor.authorZolotová, Iveta
dc.date.accessioned2006-08-03T11:06:27Z
dc.date.available2006-08-03T11:06:27Z
dc.date.issued2005
dc.identifier.citationSborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava. Řada strojní. 2005, roč. 51, č. 2, s. 47-52 : il.en
dc.identifier.issn1210-0471en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/56030
dc.description.abstractTento príspevok popisuje dve zhlukovacie metódy bežné pri analýze dat - fuzzy c-means metódu a metódu Gustafsona - Kessela, ktoré boli použité v segmentácii číslicových obrazov vo fáze predspracovania obrazu. Ako príznakový priestor týchto metód boli zvolené RGB a L*u*v* farebné priestory. Vlastnosti týchto metód boli experimentmi nad piatimi farebnými obrázkami. Obrázky nemali rovnaké veľkosti, každý z nich mali rozdielnu šírku aj výšku. Priemerný počet pixelov bol zhruba 157000. Obrázky boli pôvodne zaznamenané v RGB farebnom priestore. Metóda narastania segmentov tvorí hlavnú časť segmentačnej metódy. Pre jej prácu bola potrebná defuzzifikácia stupňov príslušností jednotlivých pixelov do zhlukov. Výsledky boli získané v RGB a L*u*v* farebných priestoroch, najprv s fuzzy c-means metódou, potom metódou Gustafsona - Kessela. Porovnanie výsledkov dávaných týmito metódami bolo vykonané experimentálnymi simuláciami na testovacích obrázkoch v Matlabe.
dc.format.extent781530 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isoenen
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravaen
dc.relation.ispartofseriesSborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava. Řada strojníen
dc.relation.urihttp://transactions.fs.vsb.cz/2005-2/047.pdf
dc.rights© Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava
dc.titleComparison of two clustering methods in image segmentationen
dc.title.alternativePorovnanie dvoch zhlukovacích metód v segmentách číslicových obrazoven
dc.typearticleen
dc.description.abstract-enThis contribution describes two clustering methods common for data analysis - the fuzzy c-means and the Gustafson - Kssel method, which were used in the image segmentation process in its pre-processing stage. The RGB and L*u*v* color space was used as the feature space for these clustering methods. Properties of these clustering methods were obtained from five color images. Images weren't of the same sizes; each image has its own vertical and horizontal resolution. An average count of pixels was about 157000 pixels. Images were originally defined in the RGB color space. A segmentation method was based on a basic region growing method. Defuzzification of membership grades of pixels into clusters was necessary. Results were obtained in the RGB and L*u*v* color spaces, firstly with the fuzzy c-means, secondly with the Gustafson - Kessel method. A comparison of results given by both methods was done by experimental simulations in Matlab.
dc.rights.accessopenAccess
dc.type.versionpublishedVersion
dc.type.statusPeer-reviewed


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record