Overview of Segmentation Evaluation Methods

Štěpán Šrubař

Disertační práce

Anotace:

Segmentace obrazu je důležitou částí zpracování obrazu. Každý segmentační algoritmus je vhodný pro různé úlohy. Výběr a nastavení vhodného algoritmu je často provedeno člověkem. Bez numerické evaluace výsledků je náročné pro člověka vybrat ten nejlepší algoritmus s optimálním nastavením parametrů. Evaluace segmentací typicky generuje jeden výsledek pro každé porovnání. Výběr vhodného algoritmu je tedy jednoduché za použití evaluační metody a statistických nástrojů. Algortimus lze nastavit obdobně. Evaluace mohou být provedeny plně automaticky. Ovšem jsou zde velké rozdíly mezi kvalitou evaluačních algoritmů. Tato práce prezentuje přehled a porovnání evaluačních metod a jejich možné využití.

Abstract:

Image segmentation is an important part of image processing. Each segmentation algorithm is suited for a different task. The selection and setting of a suitable algorithm are often done by a human. Without a numerical evaluation of the results, it is difficult for humans to select the best algorithm with the optimal parameter setting. Segmentation evaluation typically produces one result for each comparison. Selecting a suitable algorithm is therefore easy with the use of an evaluation method and statistical tools. An algorithm can be set in the same way. The evaluations can be processed fully automatically. Still, there are great differences in the quality of evaluation algorithms. This thesis presents a summary and comparison of evaluation methods and their possible applications.

Klíčová slova

Segmentace, evaluace, Segmentation Difference.

Keywords

Segmentation, evaluation, Segmentation Difference.

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 3. 2016

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Eduard Sojka

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Doktorský studijní program / obor:
Informatika, komunikační technologie a aplikovaná matematika / Informatika