|
|
Automatic detection of neural fibers losses
Václavek, Martin ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on detection of loss in nerve fibre layer on colour pictures of retina, witch are makes by fundus camera. It describe every simple objects of retina, optic nerve head, macula lutea and vascular bed. It detect optic nerve head and his near area, witch is general for detection of breakdownds. It use several metodes of picture adjusting for picture elaboration and objects detection (segmentation, thresholding, enhancement, hough transformation ). The detection of loss in nerve fibre layer is based on comparing of statistic parameters ( average, standart deviation, skewness coefficient and kurtosis coefficient histogram, entropy ) in choosed areas with and withou destruction of nerve layers. Vascular bed have badwatsh on results, cause of this we using hand choosing of essay.
|
|
|
Segmentace v mikroskopických obrazech z rostlinných preparátů
T.Kovács, Matúš ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá segmentáciou v mikroskopických obrazoch z rastlinných preparátov. Popisuje význam histogramu pre získavanie informácií o obrázku, využitie vlnkovej transformácie na predspracovanie obrazu. Rozdeľuje segmentačné metódy a charakterizuje ich. Využíva programové prostredie MATLAB na praktické overenie teoretických predpokladov a na navrhovanie softwareovej aplikácie. Realizuje program, ktorý plne automaticky analyzuje a vyhodnocuje mikroskopické obrazy.
|
|
|
Využití filtračních metod v NMR měřeních
Nezhyba, Jiří ; Mikulka, Jan (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vlnkovou transformací a jejím využitím při zpracování a odstraňování šumu ze snímků pořízených nukleární magnetickou rezonancí. Definuje základní pojmy v této problematice jako jsou mateřská vlnka či prahování. Především však popisuje princip vlnkové transformace, prahovací techniky a kritéria hodnocení účinnosti filtrace. Je zde popsána spojitost mezi vlnkovou transformací a bankami číslicových filtrů. V experimentální části je popsána navržená filtrační metoda odstranění šumu ze snímku pořízeného technikou nukleární magnetické rezonance. Byly aplikovány různé druhy mateřských vlnek. Vyhodnocení účinnosti filtrace bylo provedeno pomocí poměru signálu k šumu, relativního kontrastu a strmosti změny intenzity signálu. Dále se věnuje porovnání vlastností obrazu a výběru mateřské vlnky na základě vlastností obrazu. Obrazy byly porovnány z hlediska jejich histogramu, kumulativního histogramu, k-prostoru a diference obrazu.
|
|
|
Zvýraznění biomedicinských obrazových signálů
Gregor, Michal ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Snímáním biomedicínských obrazů magnetickou rezonancí nebo ultrazvukovým snímáním jsou do obrazu zaneseny nežádoucí složky v podobě šumu. Pomocí různých metod lze tento šum z obrazu částečně odstranit. Metod ke snížení zašumění je mnoho a každá funguje na jiném principu. Z toho důvodu jsou výsledky těchto metod rozdílné a výsledek je třeba objektivně posoudit. V práci je pro úpravu obrazů využívána waveletová transformace a několik prahovacích technik. Kvalita výsledných obrazů je otestována metodami pro objektivní posouzení kvality. Testování je prováděno v prostředí programu MATLAB na snímcích z magnetické rezonance a snímcích z ultrazvuku.
|
|
|
Thresholding rules for noise reduction in sound signals
Ráček, Tomáš ; Schimmel, Jiří (oponent) ; Balík, Miroslav (vedoucí práce)
The master's thesis focuses on the study of algorithms dealing with noise separation from musical signal. The first chapter is an introduction into methods which are used for noise removal of the musical signal. Furthermore, this chapter describes theory to the issue, specifically a description of transformations for converting from time to frequency domain, and finally thresholding method of spectral coefficients is explained in detail. The aim of the second chapter is an analysis of the proposed algorithm, which is engaged in testing. From the beginning fast algorithms of gradual transformation are described and then a detailed description of the algorithm as a whole. Later, this chapter deals with the selection of audio recordings and with preparation of these recordings for the actual testing. Finally, testing of audio samples is presented in the third chapter of this thesis. This chapter also concludes comparison of individual transformations, achieved results and review of algorithm.
|
|
|
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.
|
|
|
Sledování trendů elektrické aktivity srdce časově-frekvenčním rozkladem
Čáp, Martin ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na využití časově-frekvenčního rozkladu signálu pro sledování vývojových trendů EKG. Cílem je vytvoření algoritmu, který by sledoval změny ST segmentu v záznamu EKG a jeho realizace programem MATLAB. V práci je rozebrána podstata vzniku EKG a jeho měření. Pro výpočty trendů je po načtení signálu nutné předzpracování signálu, které se skládá z filtrace a detekce potřebných bodů v EKG signálu. Pro rozklad signálu, jako i filtraci a rozměření signálu, je využívána vlnková transformace. Jako zdroj dat je využita databáze biomedicínských dat physionet. Jako výsledek algoritmu jsou vykresleny trendy ST segmentu pro 3 záznamy od 3 různých pacientů a jejich porovnání s referenční metodou hodnocení ST segmentu. Pro hodnocení stability srdce jako systému byly navrženy metody sledující změny polohy maximální hodnoty ve dvojpásmech spektra a metoda poincareho mapování. Realizovaný algoritmus je přiložený k této práci.
|
|
|
Klasifikace objektů v obrazech
Gabriel, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace objektů na základě příznaků získaných z obrazů. Práce patří do oboru počítačového vidění. Popisuje možné nástroje pro klasifikaci (např. neuronové sítě, rozhodovací stromy, atd.). Nezbytnou součástí je popis objektů pomocí příznaků. Příznaky jsou vstupními daty klasifikátoru. Praktická část práce se zabývá klasifikací souboru předmětů, které se běžně vyskytují doma (nůžky, CD, lepicí páska, atd.). Analyzovaný obraz je předzpracován, prahován v barevném modelu HSV. Následně jsou rekonstruovány defekty vzniklé segmentací pomocí morfologických operací. Poté jsou určeny hodnoty příznaků, které jsou vstupem klasifikátoru. Klasifikátor má podobu rozhodovacího stromu.
|
|
|
Analýza barevných snímků sítnice se zaměřením na segmentaci cévního řečiště
Odstrčilík, Jan ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště představuje důležitou fázi při analýze snímků sítnice. Výsledky analýzy mohou být užitečné při diagnostice řady očních chorob a onemocnění spojených s kardiovaskulárním systémem. Metoda prezentovaná v této diplomové práci se zabývá plně automatickou segmentací cévního řečiště z barevných snímků sítnice pořízených digitální fundus kamerou pomocí přístupu přizpůsobené filtraci. Tento přístup využívá korelace mezi lokálními oblastmi v obraze, potencionálně obsahujícími segment cévy a 2D filtračními maskami, navrženými na základě typických jasových profilů, odpovídajících třem typům cév klasifikovaných podle šířky na tenké, středně široké a široké. Celkem jsou navrženy tři typy dvourozměrných filtračních masek respektujících tvar a šířku cév. Stanovením typických cévních profilů a návrhem přizpůsobených filtrů se zabývají kapitoly 3 a 4. Výsledek filtrace je prahován za účelem vytvoření hrubé binární reprezentace cévního řečiště, která je dále podrobena dalšímu zpracování v podobě doplnění chybějících úseků cév a čištění artefaktů. Metoda byla vyvíjena s pomocí reálných snímků sítnice a implementována prostřednictvím programového vybavení počítače. Byl vytvořen uživatelský program umožňující plně automatickou segmentaci cévního řečiště. Na závěr byla metoda odzkoušena a byla vyhodnocena její segmentační účinnost pomocí standardizovaných snímků z databáze DRIVE.
|
|
|
Segmentace významných objektů v barevných oftalmologických obrazech
Malínský, Miloš ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Optický disk a žlutá skvrna patří mezi hlavní prvky sítnice. Jejich detekce a rozměření sehrává významnou roli v diagnostice očních onemocnění. Tato práce popisuje metody detekce optického disku a žluté skvrny v barevných oftalmologických obrazech. Jedná se o nalezení středu žluté skvrny a optického disku, u kterého je dále detekována vnější hranice. Existuje řada metod pro segmentaci těchto prvků z retinálních obrazů. Všeobecně přijatá detekční metoda však není známa z důvodu existence různých technik pořizování dat s rozlišnými charakteristikami. Diplomová práce popisuje veškerý proces detekce, od předzpracování přes segmentaci k závěrnému zpracování. Prezentované metody jsou založeny na kombinaci korelačních technik, Houghovy transformace, aktivních kontur a morfologických operací. Výsledné kontury optického disku jsou zpracovány a kvantitativně vyhodnoceny pomocí porovnání s konturou označenou zkušeným oftalmologem. Diplomová práce obsahuje množství obrázků, které mají usnadnit pochopení aplikované detekce.
|
host ::
RSS.