Vzhledem ke schopnosti živých organizmů přežívat řadu let a přizpůsobovat se okolním podmínkám, je mechanizmus evoluce inspirací pro vytvoření genetického algoritmu. Cílem této práce je prozkoumat možnosti využití genetického algoritmu pro segmentaci digitálních obrazových dat, vhodným způsobem tento algoritmus naimplementovat a vytvořit nástroje pro jeho testování. Dále pak prozkoumat možné volby parametrů algoritmu a porovnat kvalitu výsledků s jinými segmentačními metodami na různých obrazových datech.
Annotation in English
In consideration of living organisms' ability to endure for years, and their ability to adapt to surrounding environment, the mechanism of evolution is the inspiration for creating a new genetic algorithm. The goal of this thesis is to examine possibilities of genetic algorithm application for segmentation of digital image data, implementation of this algorithm, and to create tools for its testing. The next goal is to examine possible choices of algorithm's parameters, and to compare quality of the results with other segmentation methods within various image data.
Vzhledem ke schopnosti živých organizmů přežívat řadu let a přizpůsobovat se okolním podmínkám, je mechanizmus evoluce inspirací pro vytvoření genetického algoritmu. Cílem této práce je prozkoumat možnosti využití genetického algoritmu pro segmentaci digitálních obrazových dat, vhodným způsobem tento algoritmus naimplementovat a vytvořit nástroje pro jeho testování. Dále pak prozkoumat možné volby parametrů algoritmu a porovnat kvalitu výsledků s jinými segmentačními metodami na různých obrazových datech.
Annotation in English
In consideration of living organisms' ability to endure for years, and their ability to adapt to surrounding environment, the mechanism of evolution is the inspiration for creating a new genetic algorithm. The goal of this thesis is to examine possibilities of genetic algorithm application for segmentation of digital image data, implementation of this algorithm, and to create tools for its testing. The next goal is to examine possible choices of algorithm's parameters, and to compare quality of the results with other segmentation methods within various image data.