Metody segmentace obrazu založené na teorii grafů

Abstract

Cílem diplomové práce bylo nastudovat metody pro segmentaci obrazu založené na teorii grafů, vybrat a implementovat jednu metodu, na závěr provést a vyhodnotit praktické testy. Text nejprve čtenáře seznamuje s problematikou segmentace obrazu a její úlohou při analýze obrazu. Následuje přehled několika algoritmů založených na teorii grafů, stručný popis jejich vlastností, vhodnost použití a zamyšlení nad odlišností oproti tradičním metodám. Ve střední části je detailněji popsán a vysvětlen jeden z grafových algoritmů a v krátké kapitole lze nahlédnout na specifika jeho implementace. V závěrečné kapitole je algoritmus podroben praktickým testům na sadě různých obrazů.

The aim of this thesis was to study selected graph-based image segmentation method. The text begins with general description of image analysis and it specifies the role of image segmentation in that process. Since there are many graph-based image segmentation methods already published couple of them were selected and briefly described their thoughts. The “Efficient graph-based image segmentation” method was chosen for deep learning. Method was explained in detail and algorithm was implemented in C++. In the last chapter are commented several results of image segmentation producing by the algorithm.