This HTML5 document contains 46 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n9http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00317725%21RIV09-GA0-67985556/
n20https://schema.org/
n7http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n17http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00317725%21RIV09-GA0-67985556
rdf:type
n11:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Segmentace je základní proces, který rozděluje datový prostor na smysluplné charakteristické podprostory. Segmentace obrazu zásadně ovlivňuje celkovou spolehlivost každého automatického systému obrazové analýzy. Oblasti obrazu, homogenní vzhledem k nějaké, obvykle texturní nebo spektrální míře a které jsou výsledkem segmentace, jsou následně analyzovány v interpretační části metod. Kapitola popisuje několik nových metod neřízené segmentace textur, založených na markovských prostorových modelech s neznámým počtem tříd. Tyto metody jsou intenzivně testovány na Pražském segmentačním benchmarku při použití běžných segmentačních kriterií. Výsledky těchto komplexních testů ukazují, že naše metody předčí některé publikované alternativní segmentační metody textur. Segmentation is the fundamental process which partitions a data space into meaningful salient regions. Image segmentation essentially affects the overall performance of any automated image analysis system thus its quality is of the utmost importance. Image regions, homogeneous with respect to some usually textural or colour measure, which result from a segmentation algorithm are analysed in subsequent interpretation steps. Several new unsupervised multispectral texture segmentation methods based on underlying Markovian spatial models with unknown number of classes are presented in the chapter. The performances of the presented methods are extensively tested on the Prague segmentation benchmark using the commonest segmentation criteria and compares favourably with several alternative texture segmentation methods. Segmentation is the fundamental process which partitions a data space into meaningful salient regions. Image segmentation essentially affects the overall performance of any automated image analysis system thus its quality is of the utmost importance. Image regions, homogeneous with respect to some usually textural or colour measure, which result from a segmentation algorithm are analysed in subsequent interpretation steps. Several new unsupervised multispectral texture segmentation methods based on underlying Markovian spatial models with unknown number of classes are presented in the chapter. The performances of the presented methods are extensively tested on the Prague segmentation benchmark using the commonest segmentation criteria and compares favourably with several alternative texture segmentation methods.
dcterms:title
Neřízená segmentace textur Unsupervised Texture Segmentation Unsupervised Texture Segmentation
skos:prefLabel
Neřízená segmentace textur Unsupervised Texture Segmentation Unsupervised Texture Segmentation
skos:notation
RIV/67985556:_____/08:00317725!RIV09-GA0-67985556
n3:aktivita
n16:Z n16:P
n3:aktivity
P(1ET400750407), P(1M0572), P(2C06019), P(GA102/08/0593), Z(AV0Z10750506)
n3:dodaniDat
n17:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n4:2890542 n4:2812495
n3:druhVysledku
n18:C
n3:duvernostUdaju
n14:S
n3:entitaPredkladatele
n8:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
401495
n3:idVysledku
RIV/67985556:_____/08:00317725
n3:jazykVysledku
n19:eng
n3:klicovaSlova
texture segmentation; image segmentation; unsupervised segmentation
n3:klicoveSlovo
n13:unsupervised%20segmentation n13:image%20segmentation n13:texture%20segmentation
n3:kontrolniKodProRIV
[590E262002E3]
n3:mistoVydani
Vienna
n3:nazevZdroje
Pattern Recognition
n3:obor
n10:BD
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetStranKnihy
536
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n5:1M0572 n5:1ET400750407 n5:GA102%2F08%2F0593 n5:2C06019
n3:rokUplatneniVysledku
n17:2008
n3:tvurceVysledku
Haindl, Michal Mikeš, Stanislav
n3:zamer
n7:AV0Z10750506
s:numberOfPages
22
n9:hasPublisher
In-Tech
n20:isbn
978-953-7619-24-4