|
|
Vliv šumu na kompresi videa
Anton, Matyáš ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Videa jsou jakožto obrazový signál v různých fázích zpracování náchylná na vznik zkreslení ve formě šumu. Tato práce zkoumá, jakým způsobem může přítomnost šumu ovlivnit výsledky komprese obrazových dat a jaký dopad má naopak ztrátová komprese na přítomný šum. Pro tento účel byly zvoleny čtyři v současnosti používané formáty H.264, H.265, Motion JPEG 2000 a DIRAC zastupující rozdílné přístupy ke kompresi videa, především pak kontrast mezi diskrétní kosinovou a diskrétní vlnkovou transformací.
|
|
|
Spojování snímků
Smital, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami zlepšení kvality obrazového výstupu z elektronového mikroskopu pomocí skládání po sobě jdoucích snímků do sebe. Práce obsahuje obecné pojednání o elektronových mikroskopech a problémech, které u nich zhoršují kvalitu obrazu, a dále o základních třech matematických algoritmech, které lze pro jejich odstranění použít. Jedná se o metodu prostého průměrování, metodu nejmenších čtverců a metodu vektorového prostoru. U všech metod je popsán způsob jejich realizace, možnosti jejich použití a jejich vzájemné srovnání. Práce se také zabývá dalším využitím skládání obrazu, konkrétně problémem tzv. superrozlišení, tj. překonání fyzického rozlišení snímače výše zmíněnými metodami, a problémem centrování elektronového svazku.
|
|
|
Implementace vlnkové transformace v jazyku C++
Valouch, Lukáš ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Beneš, Radek (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je implementace algoritmu vlnkové transformace pro následné využití při redukci šumu. Samotné potlačování šumu je zaměřeno k zlepšování vypovídající schopnosti sonografických (ultrazvukových) obrazů v medicíně. Využilo se u něj metody prahování detailních koeficientů jednotlivých úrovní mnohaměřítkové analýzy. Při hledání nejvhodnějších prahů se nevycházelo z žádného z běžných postupů pro odhad těchto hladin. Návrh alternativního pojetí vychází ze základního empirického přístupu, kdy jsou jednotlivé prahy optimalizovány za pomoci evolučních algoritmů. S tímto zalgoritmizováným postupem se však projevují problémy objektivního vyhodnocení úspěšnosti redukce šumu. Program za tímto účelem využívá obecně používaných parametrů: střední kvadratickou chybu celého obrazu, strmost jasových změn na zvolené hraně, relativní kontrast dvou dostatečně jasově rozdílných bodů a směrodatnou odchylku jednolité plochy. Popsané teoretické poznatky jsou využity v naprogramované aplikaci DTWT. Ta realizuje víceúrovňovou dekompozici a zpětnou rekonstrukci diskrétní vlnkovou transformací s diskrétním časem, prahování detailních koeficientů a výsledné ohodnocení provedeného potlačení šumu. Tento vyvinutý nástroj lze využít samostatně pro redukci šumu. Pro naše účely byl ale upraven tak, aby se spouštěl prostřednictvím komponenty pro evoluční optimalizaci parametrů (Optimize Parameters) v navrženém scénáři v programu RapidMiner. V optimalizačním procesu využívala tato komponenta jako fitness funk¬ci předané ohodnocení od programu DTWT. Nejvhodnější prahy byly separátně vyhledávány pro tři rodiny vlnek – Daubeschies, Symlety a Coiflety. Evoluční algoritmus vybral u všech tří rodin měkký práh. Ten je ve srovnání s tvrdým prahem pro potlačování šumu vhodnější, ale má tendenci více rozmazávat hrany. Navržená metoda vyhodnotila ve většině případů lepší úspěšnost redukce šumu u vlnkové transformace s vyhledáním prahů evolučními algoritmy, než u běžně používaných filtrů. Při vizuálním porovnání již ale vnášela vlnková transformace do obrazu mírné znehodnocující artefakty. Jedná se vždy o kompromis mezi největším potlačením šumu a zároveň největším zachováním užitečné obrazové informace. Vyhodnotit objektivně toto dilema není jednoduché a záleží vždy na subjektivním pohledu, v případě sonografických snímků pohledu ošetřujícího lékaře.
|
|
|
Vyhledávání textu
Burlak, Vladimír ; Macho, Tomáš (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje základní způsoby segmentace obrazu za účelem oddělení textu od pozadí. V první části jsou popsány obecné metody, určené pro zpracování obrazu. Je zde popsáno prahování, detekce hran a redukce šumu. V druhé části jsou definovány kategorie textu v obraze. Třetí část je zaměřena na program, pomocí kterého bude obraz segmentován.
|
|
|
Rozpoznávání textu v obraze
Bílek, Jan ; Žák, Pavel (oponent) ; Zuzaňák, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání textu v obraze a těmi metodami zpracování obrazu, které rozpoznání textu napomáhají. Zvláště se zaměřuje na problematiku obrazového spamu a jeho úpravu pro rozpoznání. Popisuje metody zpracování obrazu, které vedou k takové úpravě obrazu, aby byl v něm obsažený text snadněji rozpoznatelný, a některé metody využívané pro rozpoznávání znaků. V práci je také popsán návrh a implementace systému, který zpracovává obrazový spam a detekuje v něm obsažený text.
|
|
|
Rozpoznávání obrazů pro ovládání robotické ruky
Labudová, Kristýna ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zpracováním snímků displeje embedded zařízení a jejich klasifikací. Je zde rozebrána problematika odstranění šumu moaré prostřednictvím filtrace ve spektru a normalizace obrazu pro další analýzu. Pro klasifikaci obrazů jsou využity detektory významných bodů a deskriptory. Hlavní důraz je kladen na detektory FAST a Harrisův detektor rohů a na deskriptory SURF, BRIEF a BRISK a jejich hodnocení z pohledu potenciálního přínosu pro tuto práci.
|
|
| |
|
| |
|
|
Aktivní redukce šumu zdroje laserového záření pro optickou past
Gajzler, Vojtěch ; Adámek, Roman (oponent) ; Brablc, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá redukcí šumu laserového zdroje pro zvýšení účinnosti optické pasti. V první části je popsána problematika šumu, způsoby potlačení šumu a řídící deska Red Pitaya. Následující část důkladně popisuje tvorbu programu pomocí Simulinku a Xilinx Vivado. Dále je popsána metoda redukce šumu pomocí PI regulátoru. Závěr práce je věnován vyhodnocení experimentu pro ověření funkčnosti redukce šumu.
|
|
|
Noise reduction in high resolution computed tomography data
Tkadlecová, Markéta ; Chmelík,, Jiří (oponent) ; Zikmund, Tomáš (vedoucí práce)
Due to the complexity of the computed tomography (CT) data acquisition process, the noise in captured X-ray images is inevitable and can distort acquired information. Therefore, the noise should be controlled. Noise reduction in CT data has primarily been studied in low-dose medical CT, and there is little known about the properties of noise in sub-micron CT and its suppression. The denoising strategies can take place in the X-ray images, CT slices, or during the reconstruction process. This work primarily focuses on the reduction of noise in X-ray images and CT slices. The first step to finding a complex denoising methodology is to determine the distribution and mathematical model of the noise in the X-ray images. The model was established using bright field images taken under different exposure times. With the estimated model, the artificial noise in a phantom dataset could be simulated. Selected algorithms were tested in the X-ray images and the tomogram slices of the phantom and compared subjectively and objectively, through visual inspection and image quality metrics. The denoising strategies with the best outcomes were further evaluated on measured submicron CT datasets from the CT system Rigaku nano3DX, and their advantages, limitations, and possible usage were described.
|
host ::
RSS.