All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Principal Component Analysis in Image Processing

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F05%3A00014398" target="_blank" >RIV/60461373:22340/05:00014398 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    Principal Component Analysis in Image Processing

  • Original language description

    Principal component analysis (PCA) is one of the statistical techniques frequently used in signal processing to the data dimension reduction or to the data decorrelation. Presented paper deals with two distinct applications of PCA in image processing. The first application consists in the image colour reduction while the three colour components are reduced into one containing a major part of information. The second use of PCA takes advantage of eigenvectors properties for determination of selected object orientation. Various methods can be used for previous object detection. Quality of image segmentation implies to results of the following process of object orientation evaluation based on PCA as well. Presented paper briefly introduces the PCA theory at first and continues with its applications mentioned above. Results are documented for the selected real pictures.

  • Czech name

    Analýza hlavních komponent ve zpracování obrazu

  • Czech description

    Analýza hlavních komponent (PCA) patří mezi základní statistické metody, které jsou často užívány při zpracování signálů k redukci dimenze nebo k dekorelaci dat. Článek je věnován dvěma různým aplikacím PCA ve zpracování digitálního obrazu. První použitíje při redukci barev v obrze ze tří barevných složek do jediné obsahující maximum informace. Druhá aplikace spočívá v použití hodnot vlastních vektorů při detekci natočení sledovaného objektu v obraze, přičemž samotný objekt může být vymezen různými metodami. V článku je nejprve stručně zmíněna teorie a dále je věnován zpracování vybraných reálných snímků.

Classification

  • Type

    O - Miscellaneous

  • CEP classification

    JD - Use of computers, robotics and its application

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Others

  • Publication year

    2005

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů