Označování objektů v rastrovém obrázku
Object selection in raster image
bachelor thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/37148/thumbnail.png?sequence=8&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/37148Identifiers
Study Information System: 89275
Collections
- Kvalifikační práce [11266]
Author
Advisor
Referee
Kolomazník, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General computer science
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
9. 2. 2011
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
aktivní křivky, detekce hran, GVF, GIMP zásuvný modulKeywords (English)
Active contours, Edge detection, GVF, GIMP plug-inBěžným úkolem řešeným při práci s rastrovými obrázky je označení konkrétního objektu v obrázku. Výsledky získání správného objektu v obrázku nacházejí uplatnění ve velkém množství činností - od analýzy růstu lidských obydlí po automatickou lékařskou diagnózu. Předložená práce podrobně popisuje problematiku vyhledávání objektů v rastrových obrázcích a zaměřuje se na modely aktivních křivek. Tato práce se zabývá také možnostmi rozšíření grafického programu GIMP a přináší nový zásuvný modul programu pro označování objektů. Součástí řešení je původní klasický model aktivních křivek, rozšířený model pomocí přístupu gradient vector field (GVF) a několik navržených vylepšení modelu. Práce prezentuje dosažené výsledky pomocí tohoto nástroje a doporučení pro další směr vývoje modelu aktivních křivek.
A common task solved during a work with raster images is a object selection. Results obtained from this task are used in a number of applications - from analysis of the growth of human settlements to automatic medical diagnosis. This work describes in detail the object selection in raster images and focuses on active contours models. This work also consider extending the graphic program GIMP, bringing a new plug-in for object selection in raster images. The solution is based on the original classic model of active contours, the extended model using a gradient vector field (GVF) and proposed improvements. The work presents results obtained by this tool and brings recommendations for future development of active contours models.