prikaz prve stranice dokumenta Detekcija vrhova slike
  Preuzmi
PDF 1.51 MB
završni rad
Detekcija vrhova slike
2018. urn:nbn:hr:200:679463
Pejković, Ana
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo

Citirajte ovaj rad

Pejković, A. (2018). Detekcija vrhova slike (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463

Pejković, Ana. "Detekcija vrhova slike." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463

Pejković, Ana. "Detekcija vrhova slike." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463

Pejković, A. (2018). 'Detekcija vrhova slike', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 10.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463

Pejković A. Detekcija vrhova slike [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2018 [pristupljeno 10.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463

A. Pejković, "Detekcija vrhova slike", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:679463
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDetekcija vrhova slike
Naslov (engleski)Corner detection in images
AutorAna Pejković
MentorIrena Galić (mentor)
MentorHrvoje Leventić (mentor)
Član povjerenstvaIrena Galić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Martinović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za vizualno računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2018-09-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
Računalni vid i detekcije značajki za obradu slike obuhvaćaju metode za računanje apstrakcija slikovnih informacija i donošenje lokalnih odluka na svakoj točki slike, u tom trenutku postoji li neka vrsta slike određenog tipa ili ne. Dobivene značajke bit će podskupovi domene slike, često u obliku izoliranih točaka, kontinuiranih krivulja ili povezanih regija. U ovom radu je predstavljen algoritam FAST, jedan od mnogih, za detekciju i opis značajki s nekim poboljšanim svojstvima u odnosu na druge algoritme. Paralelno su provedeni eksperimenti i na ostala četiri algoritma: SIFT, SURF, ORB, BRISK radi usporedbe rezultata. Na osnovnu provedenih eksperimenata i dobivenih rezultata zaključeno je kako su značajke detektirane pomoću FAST-a kvalitetno slične ili malo bolje od ostalih metoda , ali je sam algoritam značajno brži od ostalih testiranih algoritama.
Sažetak (engleski)
Computer vision and image detection features include methods for computing abstraction of image information and making local decisions at each image point, at which point there is a certain type of image of a particular type or not. The resulting features will be subdomains of the image domain, often in the form of isolated points, continuous curves, or related regions. This paper presents a FAST algorithm, one of many, for detecting and describing features with some improved features compared to other algorithms. Parallel experiments were performed on the other four algorithms: SIFT, SURF, ORB, BRISK for comparison of results. Based on the baseline experiments and the results obtained it was concluded that the features detected by FAST are very similar or slightly better than the other methods, but the algorithm itself is significantly faster than the other algorithms tested.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:679463
Studijski programNaziv: Elektrotehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike (univ.bacc.ing.el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-10-23 08:34:35