„Számítógépes látórendszerek - Ellenőrző kérdések: Szegmentálás” változatai közötti eltérés
Ugrás a navigációhoz
Ugrás a kereséshez
Mit jelent a szegmentálás? Mikor van rá szükség? Mik a főbb nehézségei?
| 19. sor: | 19. sor: | ||
==Ismertesse a K-Means és a Mean Shift algoritmusokat. Milyen előnyeik és hátrányaik vannak? Mikor használjuk őket?== | ==Ismertesse a K-Means és a Mean Shift algoritmusokat. Milyen előnyeik és hátrányaik vannak? Mikor használjuk őket?== | ||
| − | ==Milyen régiónövelő eljárásokat ismerünk. Pár szóban mutassa be őket.== | + | == Milyen régiónövelő eljárásokat ismerünk. Pár szóban mutassa be őket. == |
| + | Kiinduláskor a pixelek egyenként külön halmazokat alkotnak. Összehasonlítjuk őket a szomszédaikkal, hasonlóság esetén összevonjuk a halmazokat [?]. Hasonlóság lehet: | ||
| + | * Kiválasztott (szín)csatornák | ||
| + | * Defókuszáltság | ||
| + | * Mélység (Mélységi képen) | ||
| + | |||
| + | === SRM (Statisztikus régiónövelés) === | ||
| + | [TODO] | ||
| + | |||
| + | === Split & Merge === | ||
| + | [TODO] | ||
A lap 2015. április 15., 19:48-kori változata
Tartalomjegyzék
- 1 Mit jelent a szegmentálás? Mikor van rá szükség? Mik a főbb nehézségei?Mit jelent a szegmentálás során az idő-konzisztencia?A Szegmentálás paraméterterében milyen összetevőket alkalmazhatunk?
- 2 Sorolja fel a fontosabb szegmentálási módszereket. Pár szóban mutassa be őket.
- 3 Ismertesse a K-Means és a Mean Shift algoritmusokat. Milyen előnyeik és hátrányaik vannak? Mikor használjuk őket?
- 4 Milyen régiónövelő eljárásokat ismerünk. Pár szóban mutassa be őket.
Mit jelent a szegmentálás? Mikor van rá szükség? Mik a főbb nehézségei?
Mit jelent a szegmentálás során az idő-konzisztencia?
A Szegmentálás paraméterterében milyen összetevőket alkalmazhatunk?
Nehézségek
- színhasonlóság
- mozgás (elmosódott élek)
- defókuszáltság
- hasonló textúrák
Sorolja fel a fontosabb szegmentálási módszereket. Pár szóban mutassa be őket.
- Küszöbözés, hisztogram alapú
- Éldetektálás alapú
- Klaszterezés: színcsatornák, térbeli eloszlás, időbeli eloszlás
- Régiónövelés
- Tömörítés-alapú módszerek
- Paraméteres megoldások, görbeillesztés
- Modell alapú
- Tanuló rendszerek
Ismertesse a K-Means és a Mean Shift algoritmusokat. Milyen előnyeik és hátrányaik vannak? Mikor használjuk őket?
Milyen régiónövelő eljárásokat ismerünk. Pár szóban mutassa be őket.
Kiinduláskor a pixelek egyenként külön halmazokat alkotnak. Összehasonlítjuk őket a szomszédaikkal, hasonlóság esetén összevonjuk a halmazokat [?]. Hasonlóság lehet:
- Kiválasztott (szín)csatornák
- Defókuszáltság
- Mélység (Mélységi képen)
SRM (Statisztikus régiónövelés)
[TODO]
Split & Merge
[TODO]
