Analiza teksture za vizualnu kontrolu kvalitete

Sažetak na hrvatskom: Ekstrakcija značajki je postupak u kojem se podatci dobiveni iz ulazne slike (tj. intenziteti piksela) predstavljaju u nekom n-dimenzionalnom prostoru (prostoru značajki) u kojem je moguće provesti postupak grupiranja. Grupiranjem sličnih značajki u disjunktne grupe dobiva se...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:45995/Details
Glavni autor: Zuanović, Luka (-)
Ostali autori: Lončarić, Sven (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, L. Zuanović, 2015.
Predmet:
LEADER 02250na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160614135937.0
008 160221s2015 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid2277 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Zuanović, Luka  |9 37086 
245 1 0 |a Analiza teksture za vizualnu kontrolu kvalitete :  |b završni rad /  |c Luka Zuanović ; [mentor Sven Lončarić]. 
246 1 |a Texture analysis for visual quality inspection  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b L. Zuanović,  |c 2015. 
300 |a 47 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2015-06-12, datum završetka: 2015-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Ekstrakcija značajki je postupak u kojem se podatci dobiveni iz ulazne slike (tj. intenziteti piksela) predstavljaju u nekom n-dimenzionalnom prostoru (prostoru značajki) u kojem je moguće provesti postupak grupiranja. Grupiranjem sličnih značajki u disjunktne grupe dobiva se segmentacija slike u odvojene regije. U ovom radu implementirao i validirao sam dva postupka grupiranja, K-srednjih vrijednosti te ISODATA postupak, te razne postupke ekstrakcije značajki. Na kraju, pokazao sam razliku u točnosti segmentacije u ovisnosti od postupka grupiranja i o ovisnosti od postupka ekstrakcije značajki.  
520 3 |a Sažetak na engleskom: Feature extraction is a process of representing data retrieved from input picture (i.e. pixel intensities) in some n-dimensional (feature) space where clustering can be preformed. Clustering consists of grouping together similar features into disjoint groups thereby segmenting the image into disjoint regions. In this thesis I have implemented and validated two clustering algorithms, k-means and ISODATA, and various feature extraction algorithms. Finally I have shown difference in segmentation accuracy dependant on both the clustering and feature extraction algorithm. 
653 1 |a tekstura  |a ekstrakcija značajki  |a segmentacija  |a validacija 
653 1 |a texture  |a feature extraction  |a segmentation  |a validation 
700 1 |a Lončarić, Sven  |4 ths  |9 5663 
942 |c Z  |2 udc 
999 |c 45995  |d 45995