|
|
Object selection in raster image
Fiala, Ondřej ; Pelikán, Josef (advisor) ; Kolomazník, Jan (referee)
A common task solved during a work with raster images is a object selection. Results obtained from this task are used in a number of applications - from analysis of the growth of human settlements to automatic medical diagnosis. This work describes in detail the object selection in raster images and focuses on active contours models. This work also consider extending the graphic program GIMP, bringing a new plug-in for object selection in raster images. The solution is based on the original classic model of active contours, the extended model using a gradient vector field (GVF) and proposed improvements. The work presents results obtained by this tool and brings recommendations for future development of active contours models.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (advisor)
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
Ì ØÐ ÇÖ Ò Ë Ñ ÒØ Ø ÓÒ ÙØ ÓÖ Â Ò ÃÓÐÓÑ ÞÒ Ô ÖØÑ ÒØ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ËÓ ØÛ Ö Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ù Ø ÓÒ ËÙÔ ÖÚ ×ÓÖ ÊÆ Öž ÂÓ× È Ð Ò ËÙÔ ÖÚ ×ÓÖ³× ¹Ñ Ð Ö ×× ÂÓ× žÈ Ð ÒÑ ž ÙÒ ž Þ ÇÙÖ Ó Ð Û × ØÓ Ù× Ö ×ÙÐØ× ÔÖ × ÒØ Ò Å Öž Î Ð Ú ÃÖ ³× ÔÐÓÑ Ø × ×¸ Û Ó ÜÔ Ö Ñ Ø Û Ø ÓÖ Ò × Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ׸ Û Ò ÔÔÐ ØÓ ÚÓÐÙÑ Ñ ¹ ×ÙÖ Ñ ÒØ Ò Ì Ø ×Ô ÐÐÝ Ò Ý× Ò Ð Òž Ï ÔÔÐ Ø × Ö ×ÙÐØ× ÙÖ Ò Ú ÐÓÔ Ñ ÒØ Ó ÔÖ Ø ÐÐÝ ÔÐÓÝ Ð ÔÔÐ Ø ÓÒ¸ Ù Ð ÓÒ Ø Å Ú Ö Ñ ÛÓÖ ¸ Û ÔÖÓÚ × ÒØÙ Ø Ú ÒØ Ö ÓÖ ÒØ Ö Ø ÓÒ Û Ø × Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñמ Ï ÜØ Ò ÓÖ Ò Ð ¿ × Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñ¸ × ÓÒ ¾ ¹×ÔÐ Ò × Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ñ Ø Ó ¸ Ý ×Ø Ø ×Ø Ð ÓÖ Ò ÑÓ Ð¸ Û × ÓÙÐ Ò Ö × ÖÓ Ù×ØÒ ×× Ó Ø Ñ ÒØ ÓÒ Ñ Ø Ó Ò Ö × ÒÙÑ Ö Ó Ø× Ô Ö Ñ Ø Öמ ÅÓ Ð Û × × Ò Ò ÓÖ Ö ØÓ Ö Ù× Ð Ò ÓØ Ö × Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ð ÓÖ Ø Ñž à ÝÛÓÖ × ÚÓÐÙÑ Ø ¸ × Ñ ÒØ Ø ÓÒ¸ Ø Ú ÓÒØÓÙÖ׸ Ô Ö Ñ ØÖ ×Ò ×¸ ÚÓÐÙÑ Ñ ¹ ×ÙÖ Ñ Òظ ÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒ¸ Ñ Ð Ñ Ò ¸ ¹×ÔÐ Ò × ¾
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
Segmentation of the cord canal and intervertebral discs in MRI data
Koban, Martin ; Odstrčilík, Jan (referee) ; Jakubíček, Roman (advisor)
The concern of this thesis is development of the method for the spinal canal and intervertebral discs 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 three-dimensional T2-weighted MR images, which also contains referential manual segmentation of intervertebral discs.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (advisor)
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....
|
|
|
Computer Aided Recognization and Classification of Coat of Arms
Vídeňský, František ; Kočí, Radek (referee) ; Zbořil, František (advisor)
This master thesis describes the design and development of the system for detection and recognition of whole coat of arms as well as each heraldic parts. In the thesis are presented methods of computer vision for segmentation and detection of an object and selected methods that are the most suitable. Most of the heraldic parts are segmented using a convolution neural networks and the rest using active contours. The Histogram of the gradient method was selected for coats of arms detection in an image. For training and functionality verification is used my own data set. The resulting system can serve as an auxiliary tool used in auxiliary sciences of history.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (advisor) ; Zitová, Barbara (referee)
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....
|
guest ::
