Segmentace obrazu s využitím spektrálního shlukování

dc.contributor.advisorSojka, Eduardcs
dc.contributor.authorPecha, Marekcs
dc.contributor.refereeFabián, Tomášcs
dc.date.accepted2014-06-10cs
dc.date.accessioned2014-08-05T10:16:16Z
dc.date.available2014-08-05T10:16:16Z
dc.date.issued2014cs
dc.descriptionImport 05/08/2014cs
dc.description.abstractCílem 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.abstractThe 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.description.department470 - Katedra aplikované matematikycs
dc.description.resultvýborněcs
dc.format.extent11087033 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.identifier.otherOSD002cs
dc.identifier.senderS2724cs
dc.identifier.thesisPEC0031_FEI_B2647_1103R031_2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/104170
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.rights.accessopenAccess
dc.subjectSegmentace obrazucs
dc.subjectspektrální shlukovánícs
dc.subjectdifuzní spektrální shlukování.cs
dc.subjectImage segmentationen
dc.subjectspectral clusteringen
dc.subjectdiffusion spectral clusteringen
dc.thesis.degree-branchVýpočetní matematikacs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.thesis.degree-levelBakalářský studijní programcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programInformační a komunikační technologiecs
dc.titleSegmentace obrazu s využitím spektrálního shlukovánícs
dc.title.alternativeImage Segmentation by Making Use of Spectral Clusteringen
dc.typeBakalářská prácecs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 4 out of 4 results
Loading...
Thumbnail Image
Name:
PEC0031_FEI_B2647_1103R031_2014.pdf
Size:
10.57 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
PEC0031_FEI_B2647_1103R031_2014_priloha.gz
Size:
24.85 MB
Format:
Unknown data format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
PEC0031_FEI_B2647_1103R031_2014_posudek_vedouci_Sojka_Eduard.pdf
Size:
54.04 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího – Sojka, Eduard
Loading...
Thumbnail Image
Name:
PEC0031_FEI_B2647_1103R031_2014_posudek_oponent_Fabian_Tomas.pdf
Size:
50.82 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta – Fabián, Tomáš