prikaz prve stranice dokumenta Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike
  Preuzmi
PDF 1.2 MB
završni rad
Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike
2018. urn:nbn:hr:200:188009
Loina, Luka
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Loina, L. (2018). Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju 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:200:188009

Loina, Luka. "Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:188009

Loina, Luka. "Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:188009

Loina, L. (2018). 'Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 08.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:188009

Loina L. Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2018 [pristupljeno 08.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:188009

L. Loina, "Usporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju 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:200:188009

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:188009
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUsporedba algoritama čvrstog i neizrazitog grupiranja podataka za segmentaciju slike
Naslov (engleski)A comparison of crisp and fuzzy data clustering algorithms for image segmentation
AutorLuka Loina
MentorGoran Martinović (mentor)
MentorDražen Bajer (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRobert Cupec (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 programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2018-11-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
U ovom radu napravljena je usporedba algoritama za grupiranje podataka primijenjenih na segmentaciju slike. Rad ukratko opisuje probleme grupiranja podataka i segmentacije slike. Posebna pažnja posvećena je algoritmima za grupiranje podataka k-means i fuzzy c-means i njihovoj primjeni za segmentaciju slike. Za potrebe rada napravljeno je programsko rješenje pomoću kojega se slike mogu segmentirati korištenjem algoritma k-means ili fuzzy c-means. Programsko rješenje izraĎeno je u programskom jeziku C# uz korištenje radnih okvira Microsoft .NET i Windows forme. Usporedba algoritama provedena je na tri standardne slike. Svaka slika segmentirana je algoritmima k-means i fuzzy c-means sa eksponentima težine 1.1, 2 i 5. Dobiveni rezultati vrednovani su vizualnom inspekcijom slika i usporedbom vremena izvoĎenja algoritama.
Sažetak (engleski)
A comparison of crisp and fuzzy data clustering algorithms for image segmentation This paper provides comparison of clustering based image segmentation methods. Paper gives short introduction to image segmentation and clustering. Greater attention was given to k-means and fuzzy c-means clustering algorithms and their application in image segmentation. Software for image segmentation by using k-means or fuzzy c-means algorithm was implemented as part of writing this paper. Software was implemented in programming language C# with Microsoft .NET and Windows forms frameworks. Three standard images were used for comparison of image segmentation algorithms. Each image was segmented with k-means and fuzzy c-means with fuzzifier value of 1.1, 2 and 5. Results of segmentations were evaluated by visual inspection and comparison of execution times.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:188009
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-11-26 11:45:50