| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Region segmentation of images based on a raster-scan paradigm
Luka Lukač, Andrej Nerat, Damjan Strnad, Štefan Horvat, Borut Žalik, 2024, izvirni znanstveni članek

Opis: This paper introduces a new method for the region segmentation of images. The approach is based on the raster-scan paradigm and builds the segments incrementally. The pixels are processed in the raster-scan order, while the construction of the segments is based on a distance metric in regard to the already segmented pixels in the neighbourhood. The segmentation procedure operates in linear time according to the total number of pixels. The proposed method, named the RSM (raster-scan segmentation method), was tested on selected images from the popular benchmark datasets MS COCO and DIV2K. The experimental results indicate that our method successfully extracts regions with similar pixel values. Furthermore, a comparison with two of the well-known segmentation methods—Watershed and DBSCAN—demonstrates that the proposed approach is superior in regard to efficiency while yielding visually similar results.
Ključne besede: segment, image analysis, distance metric, Watershed, DBSCAN
Objavljeno v DKUM: 05.12.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 2
URL Povezava na datoteko

2.
GRUČENJE PODATKOV LiDAR
Boštjan Založnik, 2014, diplomsko delo

Opis: Cilje diplomske naloge je raziskati možnosti uporabe algoritmov gručenja za obdelavo podatkov LiDAR. Prvi del diplomske naloge predstavlja podatke LiDAR in algoritme gručenja. S senzorji LiDAR, pritrjenimi na letala ali helikopterje, je omogočeno hitro in natančno modeliranje površja. Metode gručenje predstavljajo enega izmed pristopov za detekcijo objektov na površju. Gručenje je vrsta nenadzorovane klasifikacije podatkov. Za učinkovito implementacijo algoritmov gručenja so potrebne posebne podatkovne strukture. Pri diplomski nalogi uporabljamo drevesa KD. V drugem delu diplomske naloge predstavimo aplikacijo. Pripravi podatkov s predobdelavo sledi uporaba algoritma DBSCAN za iskanje zgradb in cest. Za iskanje dreves smo uporabili algoritem k-means. V zaključku podamo rezultate in uporabljene parametre.
Ključne besede: algoritmi gručenja, k-means, DBSCAN, iskanje zgradb, iskanje cest, iskanje drevesnih krošenj, podatki LiDAR
Objavljeno v DKUM: 20.05.2014; Ogledov: 1793; Prenosov: 198
.pdf Celotno besedilo (5,21 MB)

Iskanje izvedeno v 0.08 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici