dc.contributor.advisor | Sojka, Eduard | cs |
dc.contributor.author | Pecha, Marek | cs |
dc.date.accessioned | 2014-08-05T10:16:16Z | |
dc.date.available | 2014-08-05T10:16:16Z | |
dc.date.issued | 2014 | cs |
dc.identifier.other | OSD002 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/104170 | |
dc.description | Import 05/08/2014 | cs |
dc.description.abstract | Cílem bakalářské práce je ověřit možnosti segmentace obrazu s využitím spektrální dekompozice Laplaceovy matice sítě, kterou obraz vytváří, s následným shlukováním. V diplomové práci proveďte:
1) Seznamte se s problematikou spektrálního shlukování (vhodným materiálem je např.: Ulrike von Luxburg, A Tutorial on Spectral Clustering).
2) Metodu spektrálního shlukování implementujte a experimentálně ověřte pro segmentaci obrazu. Pozornost věnujte efektivnímu postupu výpočtu vlastních čísel a vektorů Laplaceovy matice (lze použít např. knihovnu ARPACK), jakož i výběru vhodné shlukovací metody.
3) Metodu implementovanou dle předchozího odstavce rozšiřte na tzv. difúzní spektrální shlukování (Gaura, Sojka: Diffusion Spectral Clustering for Image Segmentation).
4) Chování metod otestujte a shrňte dosažené výsledky.
Programátorské práce proveďte v C/C++. | cs |
dc.description.abstract | The goal of this bachelor work is to verify the possibilities of image segmentation by making use of the Laplacian matrix of the graph (grid) that is created by image, which is followed by subsequent clustering. In the bachelor work, do the following:
1) Get acquainted with the technique of spectral clustering (e.g. from the paper "A tutorial on Spectral Clustering" by Ulrike von Luxburg).
2) Verify the usefulness of spectral clustering in the area of image segmentation. Pay attention to the selection of efficient method of computing eigenvalues and eigenvectors (e.g. the ARPACK library can be used). Also, pay attention to the selection of the clustering method.
3) Improve the method from the previous paragraph into the method of diffusion spectral clustering (Gaura, Sojka: Diffusion Spectral Clustering for Image Segmentation).
4) Both the methods should be tested. The results should be summarised.
The software should be created in C/C++. | en |
dc.format.extent | 11087033 bytes | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | cs |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Segmentace obrazu | cs |
dc.subject | spektrální shlukování | cs |
dc.subject | difuzní spektrální shlukování. | cs |
dc.subject | Image segmentation | en |
dc.subject | spectral clustering | en |
dc.subject | diffusion spectral clustering | en |
dc.title | Segmentace obrazu s využitím spektrálního shlukování | cs |
dc.title.alternative | Image Segmentation by Making Use of Spectral Clustering | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Fabián, Tomáš | cs |
dc.date.accepted | 2014-06-10 | cs |
dc.thesis.degree-name | Bc. | cs |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 470 - Katedra aplikované matematiky | cs |
dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
dc.thesis.degree-branch | Výpočetní matematika | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | cs |
dc.identifier.thesis | PEC0031_FEI_B2647_1103R031_2014 | |
dc.rights.access | openAccess | |