|
|
Numerical methods for missing image processing data reconstruction
Bah, Ebrima M. ; Procházková, Jana (oponent) ; Hnízdil, Milan (vedoucí práce)
The Diploma thesis deals with reconstruction of Missing data of an Image. It is done by the use of appropriate Mathematical theory and numerical algorithm to reconstruct missing information. The result of this implementation is the reconstruction of missing image information. The thesis also compares different numerical methods, and see which one of them perform best in terms of efficiency and accuracy of the given problem, hence it is used for the reconstruction of missing data.
|
|
|
Numerical methods for missing image processing data reconstruction
Bah, Ebrima M. ; Procházková, Jana (oponent) ; Hnízdil, Milan (vedoucí práce)
The Diploma thesis deals with reconstruction of Missing data of an Image. It is done by the use of appropriate Mathematical theory and numerical algorithm to reconstruct missing information. The result of this implementation is the reconstruction of missing image information. The thesis also compares different numerical methods, and see which one of them perform best in terms of efficiency and accuracy of the given problem, hence it is used for the reconstruction of missing data.
|
|
|
DEPFET - polovodičové detektory pro Japonský experiment Belle II
Nečadová, Alžběta ; Kodyš, Peter (vedoucí práce) ; Doležal, Zdeněk (oponent)
Tato práce se zabývá přesností křemíkových detektorů, konkrétně pixelového detektoru DEPFET. Z nasimulovaných dat se určovala předpověď pro chyby měření polohy částice v detektoru a hledalo se, jak se tyto chyby liší pro hodnoty různých parametrů, jak detektoru (např. velikost pixelu), tak částice (např. její energie). Jsou zde uvedeny základy principu křemíkových detektorů, jejich použití a přesnosti, experimenty Belle a Belle II v laboratoři KEK (Národní laboratoř pro fyziku vysokých energií v Japonsku) a dále statistické metody jako ANOVA, regresní stromy, rozdělení podle pravděpodobností (využití entropie). Nakonec je v práci uvedeno vlastní zpracování nasimulovaných dat pomocí regresních stromů a výsledné předpovědi chyb.
|
host ::
RSS.