Segmentace obrazů listů dřevin
Segmentation of images with leaves of woody species
diplomová práce (NEOBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/77234Identifikátory
SIS: 162514
Katalog UK: 990020699960106986
Kolekce
- Kvalifikační práce [11973]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Blažek, Jan
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Softwarové systémy
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwaru a výuky informatiky
Datum obhajoby
8. 2. 2016
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Neprospěl
Klíčová slova (česky)
segmentace obrazu, list, dřevinaKlíčová slova (anglicky)
image segmentation, leaf, woody speciesPráce se zabývá segmentací listů dřevin. Cílem bylo nastudovat metody segmentace obrazu, vybrat vhodnou metodu pro daný typ dat a implementovat ji. Vstupem jsou naskenované listy a také různě kvalitní fotografie. Práce shrnuje obecné metody segmentace obrazu a dále popisuje algoritmus, který dával nejlepší výsledky. Algoritmus na základně histogramu rozhodne, zda je vstup dostatečně kvalitní a může být segmentován algoritmem Otsu, nebo není a bude segmentován pomocí algoritmu GrowCut. Dále je obraz vylepšen pomocí morfologického uzavření a pomocí vyplnění otvorů. Nakonec je ponechán pouze největší objekt. Výsledky metody jsou ilustrovány na obrázcích. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
The thesis focuses on segmentation of images with leaves of woody species. The main aim was to investigate existing image segmentation methods, choose suitable method for given data and implement it. Inputs are scanned leaves and photographs of various quality. The thesis summarizes the general methods of image segmentation and describes algorithm that gives us the best results. Based on the histogram, the algorithm decides whether the input is of sufficient quality and can be segmented by Otsu algorithm or is not and should be segmented using GrowCut algorithm. Next, the image is improved by morphological closing and holes filling. Finally, only the largest object is left. Results are illustrated using generated output images. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
