|
|
Označování objektů v rastrovém obrázku
Fiala, Ondřej ; Pelikán, Josef (vedoucí práce) ; Kolomazník, Jan (oponent)
Běžným úkolem řešeným při práci s rastrovými obrázky je označení konkrétního objektu v obrázku. Výsledky získání správného objektu v obrázku nacházejí uplatnění ve velkém množství činností - od analýzy růstu lidských obydlí po automatickou lékařskou diagnózu. Předložená práce podrobně popisuje problematiku vyhledávání objektů v rastrových obrázcích a zaměřuje se na modely aktivních křivek. Tato práce se zabývá také možnostmi rozšíření grafického programu GIMP a přináší nový zásuvný modul programu pro označování objektů. Součástí řešení je původní klasický model aktivních křivek, rozšířený model pomocí přístupu gradient vector field (GVF) a několik navržených vylepšení modelu. Práce prezentuje dosažené výsledky pomocí tohoto nástroje a doporučení pro další směr vývoje modelu aktivních křivek.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (vedoucí práce)
Název práce: Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod Autor: Zuzana Bílková Katedra: Katedra numerické matematiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Václav Kučera, Ph.D., KNM, MFF UK Konzultant: RNDr. Jindřich Soukup, ÚTIA, AV ČR Abstrakt: Tato diplomová práce představuje novou metodu pro segmentaci snímků pořízených mikroskopem s fázovým konrastem. Cílem je oddělit buňky od pozadí. Algoritmus je založen na variační formulaci level set metod, tedy na minimalizaci funkcionálu popisujícího level set funkci. Funkcionál je minimalizován gradientním tokem popsaným evoluční parciální diferenciální rovnicí. Nejdůležitější nové myšlenky jsou inicializace pomocí prahování a nové členy ve funkcionálu, které zrychlují konvergenci a zpřesňují výsledky. Také jsme použili nové funkce napsané v jazyce C k počítání gradientu a Laplaceova operátoru. Tato implementace je třikrát rychlejší než standardní funkce v MATLABu. Dosáhli jsme lepších výsledků než algoritmy, se kterými jsme metodu porovnávali. Klíčová slova: Segmentace, level set metody, aktivní kontury Title: Segmentation of microscopic images using level set methods Author: Zuzana Bílková Department: Department of Numerical Mathematics Supervisor: RNDr....
|
|
|
Organ segmentation
Kolomazník, Jan
Æ Þ Ú ÔÖ Ë Ñ ÒØ ÇÖ Òó ÙØÓÖ Â Ò ÃÓÐÓÑ ÞÒ Ã Ø Ö ' ×Ø Úµ Ã Ò Ø ×Ó ØÛ Ö Ú Ù Ý Ò ÓÖÑ Ø Ý Î ÓÙ ÔÐÓÑÓÚ ÔÖ ÊÆ Öž ÂÓ× È Ð Ò ¹Ñ Ð Ú ÓÙ Ó ÂÓ× žÈ Ð ÒÑ ž ÙÒ ž Þ Æ Ñ ÓÐ Ñ ÝÐÓ ÚÝÙö Ø Þ Ú ÖÝ ÔÐÓÑÓÚ ÔÖ Å Öž Î Ð Ú ÃÖ ¸ Ø Ö ÜÔ Ö ¹ Ñ ÒØÓÚ Ð × Ð ÓÖ ØÑÝ ÚÝÙö Ø ÐÒ Ñ ÔÖÓ × Ñ ÒØ ÓÖ Òó Ñ Ò Ó ÑÙ Ú Ì Ø ¹ ÓÒ Ö ØÒ Ð Ú Ò ×Ð Þ ÒÝž Ì ØÓ Ú ×Ð ó ×Ñ ÚÝÙö Ð Ò ÚÖ Ù ÔÖ Ø Ý ÚÝÙö Ø ÐÒ ÔÐ ¸ ÚÝØÚÓ Ò ÔÓÑÓ Ò ÓÚÒÝ Å Ú ¸ ÔÓ× ÝØÙ ÒØÙ Ø ÚÒ ÖÓÞ Ö Ò ÔÖÓ ÔÖ × × Ñ ÒØ Ò Ñ Ð ÓÖ ØÑÝž ÊÓÞ Ð ×Ñ Ø Ø ö ÔóÚÓ Ò ¿ × Ñ Ø Ò Ð ÓÖ ØÑÙ׸ ÔÓ×Ø Ú Ò Ò ¾ ¹×ÔÐ Ò × Ñ ÒØ Ò Ñ ØÓ ¸ Ó ×Ø Ø ×Ø ÑÓ Ð ÓÖ Òó¸ Ø Ö Ý Ñ Ð ÞÚ Ø ÖÓ Ù×ØÒÓ×Ø ÞÑ ÓÚ Ò Ñ ØÓ Ý ×Ò ö Ø ÑÒÓö×ØÚ Ô Ö Ñ ØÖóž ÅÓ Ð ÝÐ Ò ÚÖö Ò¸ Ø Ý ÝÐ ÚÝÙö Ø ÐÒ Ú Ò × Ñ ÒØ Ò Ð ÓÖ ØÑ ž ÃÐ ÓÚ ×ÐÓÚ Ó ÑÓÚ Ø ¸ × Ñ ÒØ ¸ Ø Ú ÓÒØÓÙÖ׸ Ô Ö Ñ ØÖ ×Ò ×¸ Ñ Ò Ó ¹ ÑÙ¸ ÓÔØ Ñ Ð Þ ¸ Ñ Ò× ÞÓ Ö ÞÓÚ Ò ¸ ¹×ÔÐ ÒÝ ½
|
|
|
Segmentation Of Thermal Images
Bostik, Ondrej
This paper presents our ongoing work focused on segmentation of thermal images from the process of traverse wedge rolling. The goal of this work is to evaluate some of the available methods. We mainly focused on a demonstration of simple methods without using machine learning methods. Part of the work is to present the dataset we create for testing.
|
|
|
3d Segmentation Of The Spinal Canal And Intervertebral Discs In Mri Data
Koban, Martin
The concern of this work is development of the method for the spinal canal and intervertebral discs (IVD) segmentation in volume MRI data. The primary aim is to achieve the highest possible level of automation and accuracy allowing for reliable quantitative evaluation of the results. The algorithm is based on the random walk model in combination with a specific active contour method formulated through level set concept. The proposed approach is tested using a database of 3D T2-weighted MR images, which also contains referential manual segmentation of IVD.
|
|
| |
|
|
Segmentace míšního kanálu a meziobratlových plotének v MRI datech
Koban, Martin ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Práca sa venuje vývoju metódy pre segmentáciu spinálneho kanálu a intervertebrálnych diskov v objemových MRI dátach. Cieľom je čo najvyšší stupeň automatizácie postupu a presnosť umožňujúca spoľahlivé kvantitatívne hodnotenie výsledkov. Základ segmentačného algoritmu tvorí model náhodnej prechádzky v kombinácii so špecifickou metódou aktívnych kontúr formulovanou prostredníctvom konceptu level set. Navrhnutý postup je testovaný na databáze trojrozmerných T2-váhovaných MRI snímok, ktorej súčasťou je aj referenčná manuálna segmentácia intervertebrálnych diskov.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (vedoucí práce)
Název práce: Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod Autor: Zuzana Bílková Katedra: Katedra numerické matematiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Václav Kučera, Ph.D., KNM, MFF UK Konzultant: RNDr. Jindřich Soukup, ÚTIA, AV ČR Abstrakt: Tato diplomová práce představuje novou metodu pro segmentaci snímků pořízených mikroskopem s fázovým konrastem. Cílem je oddělit buňky od pozadí. Algoritmus je založen na variační formulaci level set metod, tedy na minimalizaci funkcionálu popisujícího level set funkci. Funkcionál je minimalizován gradientním tokem popsaným evoluční parciální diferenciální rovnicí. Nejdůležitější nové myšlenky jsou inicializace pomocí prahování a nové členy ve funkcionálu, které zrychlují konvergenci a zpřesňují výsledky. Také jsme použili nové funkce napsané v jazyce C k počítání gradientu a Laplaceova operátoru. Tato implementace je třikrát rychlejší než standardní funkce v MATLABu. Dosáhli jsme lepších výsledků než algoritmy, se kterými jsme metodu porovnávali. Klíčová slova: Segmentace, level set metody, aktivní kontury Title: Segmentation of microscopic images using level set methods Author: Zuzana Bílková Department: Department of Numerical Mathematics Supervisor: RNDr....
|
|
|
Počítačová podpora rozpoznávání a klasifikace rodových erbů
Vídeňský, František ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem systému pro rozpoznávání a klasifikaci rodových erbů jako celku i jeho jednotlivých heraldických součástí. V práci jsou představeny metody počítačového vidění pro segmentaci a detekci objektu a vybrány nejvhodnější z nich. Převážná část součástí erbu je segmentovaná pomocí konvolučních neuronových sítí a zbylé pomocí aktivních kontur. Pro detekci erbů v obraze byla vybrána metoda Histogramu orientovaných gradientů. Pro trénování i ověření funkčnosti je využita vlastní datová sada. Výsledný systém je možné použít jako pomocný nástroj v pomocných vědách historických.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (vedoucí práce) ; Zitová, Barbara (oponent)
Název práce: Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod Autor: Zuzana Bílková Katedra: Katedra numerické matematiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Václav Kučera, Ph.D., KNM, MFF UK Konzultant: RNDr. Jindřich Soukup, ÚTIA, AV ČR Abstrakt: Tato diplomová práce představuje novou metodu pro segmentaci snímků pořízených mikroskopem s fázovým konrastem. Cílem je oddělit buňky od pozadí. Algoritmus je založen na variační formulaci level set metod, tedy na minimalizaci funkcionálu popisujícího level set funkci. Funkcionál je minimalizován gradientním tokem popsaným evoluční parciální diferenciální rovnicí. Nejdůležitější nové myšlenky jsou inicializace pomocí prahování a nové členy ve funkcionálu, které zrychlují konvergenci a zpřesňují výsledky. Také jsme použili nové funkce napsané v jazyce C k počítání gradientu a Laplaceova operátoru. Tato implementace je třikrát rychlejší než standardní funkce v MATLABu. Dosáhli jsme lepších výsledků než algoritmy, se kterými jsme metodu porovnávali. Klíčová slova: Segmentace, level set metody, aktivní kontury Title: Segmentation of microscopic images using level set methods Author: Zuzana Bílková Department: Department of Numerical Mathematics Supervisor: RNDr....
|
host ::
RSS.