Segmentace obrazu s využitím teorie grafů

Abstract

Cílem této diplomové práce je zaměřit se na problematiku segmentace obrazu na oblasti. Prostudovat účinnou grafově orientovanou metodu, kterou popisuje článek Daniela P. Huttenlochera a Pedra F. Felzenszwalba a následně tuto metodu naimplementovat, popsat a experimentálně ověřit její vlastnosti. Ve své diplomové práci jsem se nejdříve zaměřil na všeobecnou problematiku segmentace obrazu, kde jsou popsány nejpoužívanější techniky. Poté jsem důkladně prostudoval a popsal účinný grafově založený segmentační algoritmus navržený a popsaný Danielem P. Huttenlocherem a Pedrem F. Felzenszwalbem. Tento algoritmus je založen na grafové reprezentaci obrazu a jeho základem je tvorba lesu z minimálních koster grafů založených na Kruskalově algoritmu. Tuto metodu jsem naimplementoval a experimentálně otestoval. Zjištění mých experimentů jsou velice pozitivní, při správném nastavení tento algoritmus generuje velice přesné segmentace a je použitelný i v reálném čase.

The goal of this thesis is to focus on the problems of image´s segmentation to areas. To read up an efficient graph-based method, which is described in the article by Daniel P. Huttenlocher and Pedro F. Felzenszwalb and then to implement this method and to make out its properties experimentally. In the first part of my thesis where the most widely used techniques are described, I focused on the general problems of the image´s segmentation. Afterwards I properly perused and described an efficient graph-based image segmentation algorithm designed by Daniel P. Huttenlocher and Pedro F. Felzenszwalb. This algorithm is based on the graph representation of image and its principle is the forest creation from minimal spanning tree based on Kruskal’s algorithm. This method I implemented and experimentally tested. My experiments´ results are very affirmative, when right settings are used, algorithm generates very precise segmentation and it can be used even in the real time.