|
|
Metody segmentace biomedicinských obrazových signálů
Krumpholc, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami segmentace biomedicínských obrazových signálů. Popisuje, shrnuje a porovnává vybrané metody zpracování digitálního obrazu. Jednou z uvedených metod je segmentace založená na parametrickém vyjádření. Za základní parametr si můžeme zvolit například jas a prahováním pak získáme výsledný binární obraz. Další popisovanou metodou je segmentace na základě hranové reprezentace, kterou můžeme rozdělit na detekci hran pomocí hranových detektorů nebo pomocí Houghovy transformace. U hranových detektorů se využívá k detekci hran první, nebo druhá derivace. Následuje regionově orientovaná segmentace, kterou využíváme pro zašumělý obraz, i tuto kategorii můžeme rozdělit na tři části. Segmentaci dělením a slučováním oblastí, kdy je obraz rozdělen a vzniklé oblasti jsou testovány na stanovenou podmínku, pokud ji splňuje, oblasti se spojí a dále se už nedělí. Na segmentaci růstem oblastí, kdy jsou sousední pixely s podobnou intenzitou jasu k sobě seskupovány a vytváří tak segmentovanou oblast. Na segmentaci algoritmem rozvodí, která je založena na představě rozlévání vody na nerovnoměrném povrchu. Poslední skupinou metod je segmentace pomocí pružných a aktivních kontur. Zde je popsán aktivní tvarový model, který vychází z možnosti deformovat modely tak, aby odpovídaly vzorovým tvarům. Dále popisuji metodu Snakes, kdy dochází k postupnému tvarování kontur až ke hraně objektu v obraze. Ke konečné úpravě segmentovaných obrazů je použita matematická morfologie. Mým cílem bylo seznámit se s metodami segmentace obrazových signálů a vybrané metody pak zpracovat jako skripty v programovacím jazyce Matlab a jejich vlastnosti ověřit na snímcích.
|
|
|
Tvorba 3D modelu čelistního kloubu
Šmirg, Ondřej ; Bartušek, Karel (oponent) ; Liberda,, Ondřej (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Dizertační práce pojednává o 3D rekonstrukci temporomandibulárního kloubu z 2D řezů tkání získané z magnetické rezonance. Současná praxe používá 2D MRI řezů pro určení diagnózy. 3Dmodel má mnoho výhod pro určení diagnózy, které vycházejí ze znalosti prostorové informace. Současná medicína používá 3D modely tkání, ale u tkáně čelistního kloubu existuje problém se segmentací kloubního disku. Tato malá tkáň, která má malý kontrast a velice podobné statistické vlastnosti, jako její okolí, lze jen složitě segmentovat. Pro segmentaci kloubního disku byly vyvinuty nové metody založené na znalosti anatomie oblasti kloubního disku a dále na statistice využívající genetického algoritmu. Soubor 2D řezu má různé rozlišení v osách x,y a ose z. Pro sjednocení rozlišení byl vyvinut algoritmus nadvzorkování, který se snaží zachovat tvarové vlastnosti tkáně. V poslední fázi tvorby 3D modelů bylo využito již standardně používaných metod, avšak tyto metody pro decimaci a vyhlazení mají různé možnosti nastavení (počet polygonů modelu, počet iterací algoritmu). Protože výsledkem práce je získání co nejvěrnějšího modelu reálné tkáně, bylo nutné vytvořit objektivní metody, pomocí kterých by bylo možné nastavit algoritmy tak, aby bylo dosaženo co nejlepšího kompromisu mezi mírou zkreslení a dosažením věrohodnosti modelu.
|
|
|
Využití senzoru Kinect pro detekci osob
Janás, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Práce pojednává o způsobech detekce osob za pomoci zařízení Kinect od společnosti Microsoft. Hloubkový obraz pořízený tímto zařízením je dále zpracováván pomocí stan- dartních algoritmů pro práci s obrazem za využití volně dostupné knihovny OpenCV. Všechny používané metody zpracování obrazu jsou podrobně popsány z hlediska jejich funkce a vlivu na změnu obrazu. Praktická část práce se zaměřuje na realizaci jednodu- chého programu sloužícího pro segmentaci obrazu a nalezení osob v něm.
|
|
|
3D model z MRI
Menclík, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Šmirg, Ondřej (vedoucí práce)
Hlavním úkolem této práce je rekonstrukce třírozměrného povrchu ze sady dvourozměrných snímků. Pro realizaci aplikace byl zvolen programovací jazyk Java a jeho nadstavba umožňující práci s~trojrozměrnými modely. Před vlastním vytvářením trojrozměrných modelů bylo nutné umožnit prohlížení trojrozměrných modelů dvou různých souborových formátů. K~vytváření trojrozměrných modelů byl použit algoritmus Marching cubes. V~textu je tento algoritmus popsán teoreticky, následován popisem implementace a odstranění jeho nedostatků. V~závěru práce je popsána implementace inverzního postupu k~rekonstrukci trojrozměrného povrchu a tím je extrakce dvourozměrných snímků z~třírozměrného modelu.
|
|
|
Zpracování RTG snímků při výzkumu čelistních onemocnění
Kabrda, Miroslav ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Předmětem této diplomové práce je návrh metody pro automatizované vyhodnocení parametrů rentgenových obrazů cystických onemocnění lidských čelistí. Hlavním problémem při lékařské diagnostice je nízká opakovatelnost způsobená subjektivním ohodnocením snímků bez použití nástroje pro zpracování obrazu. V diplomové práci jsou popsány základní kroky zpracování obrazu, jednotlivé metody segmentace obrazu a zvolená metoda segmentace live-wire. Databáze obrazů byla zpracována v Java prostředí ImageJ. V cystických oblastech byly vyhodnoceny jejich základní statistické a tvarové vlastnosti. Získané hodnoty byly použity pro učení klasifikačního modelu (rozhodovací strom) v prostředí RapidMiner. Tento model byl využit pro vytvoření zásuvného modulu pro automatickou klasifikaci typu cysty v programu ImageJ.
|
|
|
Detekce ochranných pomůcek v obrazovém signálu
Burdík, Vojtěch ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání osob, určení polohy a detekce barvy oděvu umístěné na osobě. Cílem práce je sestavit algoritmus, který bude schopen vyhledat osobu v obraze a podrobit jí testování barvy oděvu a přilby. Ke zpracování obrazu byly vyuţity funkce z knihovny OpenCV a z algoritmu byl sestaven program, který tento problém řeší. Výstupem programu je pak odpověď jakou barvu má na sobě osoba na určených místech a pokud se barva přilba a oděvu shodují, je osoba vyhodnocena jako správně oblečená. Výsledný program je poté rozebrán a části jeho kódu jsou podrobně popsány v této práci. Je zde vysvětleno, jak správně pouţít kaţdou funkci OpenCV pouţitou v programu a jaké jsou jejich výhody při pouţití pro zpracování obrazových informací.
|
|
|
Detekce rychlosti přibližování automobilu na základě zpracování obrazu kamery
Kovář, Jan ; Číka, Petr (oponent) ; Šmirg, Ondřej (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o zpracování digitálního obrazu, od počátečního pořízení snímků digitálního obrazu, přes následné zpracování, segmentaci, až po algoritmy pro detekci tvarů na obrazové scéně. Zpracování obrazu je velice rozsáhlé téma, proto zde jsou pro bližší pochopení rozebrány základní principy vnímání a zpracování obrazového signálu, reprezentací obrazu, jeho snímáním počínaje, přes filtry upravující digitální obraz pro zpracování až po metody detekující objekty v obraze. Jsou rozebrány metody pro statické a dynamické rozpoznávání objektů. Dále je demonstrována závislost velikosti objektu v obraze na vzdálenosti od kamery, na jehož základě můžeme určovat rychlost přibližování či vzdalování od objektu. Ukážeme si, že pro konkrétní určení vzdálenosti nepotřebujeme v důsledku znát skutečnou velikost objektu. To je dáno tím, že poměr mezi velikostí objektu v závislosti na vzdálenosti je pro každý objekt stejný. Nakonec této práce jsou prezentovány výsledné snímky obrazu po implementaci pomocí knihovny OpenCV.
|
|
|
Detekce lidské postavy v obrazové scéně
Šmirg, Ondřej ; Číka, Petr (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Práce se skládá ze dvou hlavních částí, části separační a diagnostické. Separační část je založena na statistickém modelu využívající barvy každého pixelu k určení, zda se jedná o pixel pozadí nebo popředí. V projektu využitá metoda je mixture of gaussians. Mixture of gaussians je vhodný pro dané použítí, protože výsledky testů obrazu nezávisí na světelnosti objektivu, ale spíše na barvách v pozadí. Proto se jeví metoda mixture of gaussians jako dobrá volba. Výsledky dosažené s použitím této metody na skutečné sekvenci jsou prezentována v této práci. Diagnostická část má za úkol identifikovat lidskou postavu ve scéně. Použitá metoda je ASM(Active Shape Models) s PCA(Principal Component Analysis). ASM jsou statistické modely tvarů lidských postav, které jsou deformovány do vhodného tvaru pro porovnání s objektem v novém obraze.
|
|
|
Analýza protokolu DICOM a jeho využití pro zpracování obrazových dat
Valouch, Lukáš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Šmirg, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje DICOM, jakožto souhrn standardů pro zpracování, ukládání a přenos medicínských obrazových dat. Standard je vyvíjen organizacemi ACR a NEMA, je značně rozsáhlý, jeho aktuální verze z roku 2008 se skládá z 18 dokumentů. Pro zpracování obrazových dat je důležitá část samotného formátu dat a souborů, tzv. off-line komunikace. Následuje popis aplikace implementované v jazycích C, C++ pomocí knihovny Imebra, která je k dispozici zdarma pod licencí GNU GPL. Výsledný program vychází tedy ze standardu DICOM, který je rozebrán výše. Zabývá se problémy zobrazování obrazů 16 bitové hloubky na běžných zobrazovacích jednotkách o 8 bitech, jako jsou např. monitory počítačů. Aplikací je možno zobrazovat DICOM obrazy pouze po „vrstvách“, jednotlivých separovaných bitech podle úrovně důležitosti.
|
|
|
Porovnávání 3D objektů v jazyce JAVA
Zapletal, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Šmirg, Ondřej (vedoucí práce)
Hlavním úkolem této práce je načítat 3D modely v různých souborových formátech a zobrazovat je, vytvářet řezy z 3D modelů ale i zpětně z řezů vytvářet 3D modely, vyčíslit nepřesnosti po vyhlazení a dalších úpravách a zkoumat podobnost originálních a upravených modelů. To vše v jazyce Java a jeho nástavbách pro práci s 3D objekty. Práce navazuje na předchozí projekt „3D model z MRI“.
|
host ::
RSS.