|
|
Aplikace pro podporu výuky barevných modelů
Khaladzinski, Kiryl ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je tvorba webových aplikací, které na reálných příkladech ukážou možnosti práce s různými barevnými modely, také principy tvorby digitálních obrazů a možnosti zpracováni dat digitálního obrazu. Teoretická část věnovaná základním pojmem v teorii barev a základem rastrových obrázků. Praktická část je návrh čtyř aplikací a jejich tvorby. První z apletů ukazuje princip míchání barev v různých barevných modelech, druhý na praktickém příkladu ukazuje základ indexového reprezentace obrazu, třetí ukazuje metody překladu barevného obrazu na šedotónový a poslední aplet se používá k překladu šedotónového obrazu na barevné.
|
|
|
Aplikace pro podporu výuky barevných modelů
Khaladzinski, Kiryl ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je tvorba webových aplikací, které na reálných příkladech ukážou možnosti práce s různými barevnými modely, také principy tvorby digitálních obrazů a možnosti zpracováni dat digitálního obrazu. Teoretická část věnovaná základním pojmem v teorii barev a základem rastrových obrázků. Praktická část je návrh čtyř aplikací a jejich tvorby. První z apletů ukazuje princip míchání barev v různých barevných modelech, druhý na praktickém příkladu ukazuje základ indexového reprezentace obrazu, třetí ukazuje metody překladu barevného obrazu na šedotónový a poslední aplet se používá k překladu šedotónového obrazu na barevné.
|
|
|
Human recognition on thermal images
Jančuš, Rastislav ; Babinec, Tomáš (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
This half-yearly project includes basic briefing about thermovision technics and color models. Analyses functions and concepts for correct settings thermal camera on create images, which are included people. This work contains acquaintance with thermal camera EasIR-4, which was created database testing images, and with software Guide IrAnalyser shipped with this camera. The third part this project includes process about creating color models of skin and algorithm for identification people in thermal images, which emanate from human temperature and color skin. This algorithm is realized in program Matlab.
|
|
|
Detekce ohně a kouře ve videosekvenci
Tomek, Peter ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Cílem práce je analýza vstupní videosekvence a následné nalezení oblastí, které obsahujících oheň nebo kouř. Daný problém je rozdělen na dvě podúlohy-detekci ohně a detekci kouře. Základem a prvním krokem analýzy je detekce daných oblastí pomocí Gaussova zloženého modelu-Gaussian mixture model. Na jeho natrénovaní je použit algoritmus Expectation- Maximization, nebo skráceně EM. Pro detekci kouře se dále používa technika optického toku. Výsledné oblasti jsou pak upraveny pomocí aplikace různých morfologických metod a analýzou vzájemné polohy detekovaných oblastí. Výstupem algoritmu je opět videosek- vence, ve které jsou zvýrazněny oblasti s pravděpodobnou přítomností ohně nebo kouře.
|
|
|
Detekce vozovky
Melichar, Jiří ; Motlíček, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o metodě detekce povrchu vozovky v obraze a je inspirovaná prací S. Thruna a H. Dahlkampa. Metoda pracuje s barevnými modely vozovky, které bývají přizpůsobeny měnícímu se prostředí. Tyto modely jsou využity ke klasifikaci obrazu, jejímž výstupem je detekovaná vozovka v obraze. Metoda je podrobně popsaná, implementovaná a důkladně testovaná. Výsledky testů jsou diskutovány a jsou navrhnuty způsoby zlepšení metody.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
|
|
|
Rozpoznávání pozic a gest
Jiřík, Leoš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem současného stavu v problematice zpracování obrazu, zvláště s ohledem k rozpoznávání gest. Zmiňuje vybrané postupy jiných autorů a podrobuje je kritickému pohledu. V druhé části se věnuje návrhu algoritmu, který by umožnil spolehlivé rozpoznávání gest v datech z projektů AMI a M4. Navrhují se prostředky zpřesnění informace o poloze účastníků a zpracování dynamických dat za účelem jejich přípravy k rozpoznávání. Je navržena možnost rozpoznávání gest pomocí směsi Gaussových funkcí a analýzy periodičnosti. Zkoumaná třída gest jsou gesta podporující řeč účastníka záznamu. Poslední část demonstruje výsledky a diskutuje další možný postup.
|
|
|
Vybrané algoritmy správy barev
Karásek, Michal ; Průša, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje vybraným algoritmům správy barev. V první části poukazuje na základy samotného vnímání barvy a vysvětluje velmi důležitý pojem -- barevná událost. Dále sleduje problematiku využití barev v počítači a jednotlivé barevné modely. Zabývá se správou barev, konkrétně převodem gamutů z jednoho zařízení do druhého. V další části je rozebrána implementace ICC profilů, porovnání jednotlivých metod převodu gamutů a praktické využití těchto převodů v programu Matlab.
|
|
|
Algoritmy přepočtů gamutů ve správě barev
Svoboda, Jan ; Říha, Kamil (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Práce se věnuje barvám - jejich reprezentaci v digitálních zařízeních, co nejvěrnějšímu zachování barev na rozdílných zařízeních a jakými postupy toho může být dosaženo. V první části práce stručně shrnuje poznatky o barvě a lidském vidění, rozvádí používané barevné modely a prostory a věnuje se hlavně těm nezávislým na zařízení. Gamut - rozsah barev, které je dané zařízení schopno zobrazit - se pro každé zařízení liší a v praxi je třeba zajistit správnou interpretaci nebo záznam barvy. Proto je stručně popsáno, jak funguje správa barev především z hlediska přepočtů gamutů a jakými způsoby jsou přepočty gamutů realizovány. V druhé části se práce zabývá již dvěma konkrétními algoritmy (HPMINDE a SCLIP) pro přepočty gamutů. Je popsána jejich implementace a ověření v prostředí MATLAB. Ve třetí, poslední části práce jsou uvedeny a diskutovány výsledky implementace těchto algoritmů v MATLABu a tyto výsledky jsou porovnány s~běžně používanými přepočty gamutů (v Adobe Photoshop).
|
|
|
Podobnost obrazu na základě barvy
Hampl, Filip ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o podobnosti v obraze na základě barvy. Jsou zde diskutovány potřebné teoretické základy pro pochopení dané tématiky. Těmito základy jsou barevné modely, které jsou v této práci implementovány, princip tvorby histogramu a jeho porovnávání. Dalším tématem je shrnutí současného pokroku v oblasti porovnávání obrazů a přehled několika používaných metod. V praktické části práce je představena trénovací databáze obrazů, na které jsou získávány výsledky úspěšnosti vytvořených metod. Tyto metody jsou jednotlivě popsány, včetně jejich principu a dosažených výsledků. V samotném závěru práce je popsáno vytvořené uživatelské rozhraní, které poskytuje přehlednou prezentaci výsledků pro zvolenou metodu.
|
host ::
RSS.