|
|
Vyhledání význačných bodů v rastrovém obraze
Kaněčka, Petr ; Sumec, Stanislav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá možnostmi hledání význačných bodů v obraze, především rohovými detektory. Spousta aplikací z oblasti počítačového vidění potřebuje takové body pro svůj výpočet jako nezbytný krok při zpracování obrazu. Text popisuje, proč je pro tyto aplikace výhodné takové body najít a také základní metody, jakým způsobem je lze detekovat. Na závěr jsou porovnány vlastnosti jednotlivých metod
|
|
|
Detekce odpovídajících si bodů ve dvou fotografiích
Komosný, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí navzájem si korespondujících bodů (oblastí), mezi dvojicí vzájemně posunutých rastrových obrazů (fotografií), zachycujících stejný objekt, případně některé jeho významné části a jejich synchronizací. Cílem této práce je nalézt, prostudovat a vybrat vhodné algoritmy pro detekci význačných bodů v obraze. Tyto algoritmy následně aplikovat na dvojici obrazů a pomocí vhodných postupů nalézt dvojice navzájem si korespondujících bodů a oblastí napříč obrazy. Praktickým výstupem této práce pak je aplikace realizující vybraný detektor význačných bodů, algoritmus nalezení korespondencí (podobností) oblastí, jejich synchronizaci a spojení dílčích fotografií do celkového výstupního obrazu.
|
|
|
Rekonstrukce 3D scény z obrazových dat
Hejl, Zdeněk ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje rekonstrukci 3D scény z fotografií a videozáznamů za pomocí přístupu Structure from motion. Na základě této metody byl implementován program schopný automatické výroby mračen bodů a polygonální sítě z běžných fotografií a videozáznamů. Program využívá řadu existujících i vlastních řešení, které jsou přehledně spojeny do jednoho snadno spustitelného celku. Dílčími kroky rekonstrukce jsou: detekce význačných bodů pomocí algoritmu SIFT, porovnávání snímků, algoritmus Bundle adjustment, stereoskopické algoritmy a výroba polygonálního modelu z mračna bodů pomocí knihovny PCL. V implementaci jsou využity programy Bundler a PMVS. K výrobě polygonálních modelů byl využit algoritmus Poisson surface reconstruction, dále jednoduchá triangulace a vlastní metoda rekonstrukce založená na segmentaci rovin.
|
|
|
Eye Tracking in User Interfaces
Jurzykowski, Michal ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
This MSc Thesis was performed during a study stay at the University of Eastern Finland, Joensuu, Finland. This thesis presents the utilization of Eye-Tracking technology in Human-Computer Interaction (HCI). The proposed and implemented system is able to map co-ordinates in the plane of a scene camera, which correspond with co-ordinates of the point of gaze, into co-ordinates in the plane of a display device. In addition, the system compensates user's motions and thus removes one of main problems of use of Eye-Tracking in HCI. This is achieved by determination of a transformation between the projective space of scene and the projective space of display. Method is based on detection and description of interesting points by using SURF, matching of corresponding points and calculating of homography. The system has been tested by using testing points, which are spread over the display area.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Posouzení korespondence zájmových bodů v obraze
Křehlík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá experimentálním ověřením možnosti použití trénovacích algoritmů AdaBoost a WaldBoost pro vytvoření klasifikační funkce, která by dokázala ve druhém snímku nalézt bod, který koresponduje s bodem v prvním snímku v sekvenci snímků. Práce také popisuje nalezení význačných bodů v obraze, jejichž detekce patří k prvním z kroků hledání korespondence. Dále je popsáno vytvoření deskriptorů nalezených bodů zájmu. Takovéto nalezené korespondující body ve dvojici snímků mohou například sloužit jako předstupeň pro vytvoření 3D modelu nasnímané scény.
|
|
|
Detekce známých 3D objektů v obraze
Bordovský, Gabriel ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí známého 3D objektu v obraze a odhadem jeho pozice vůči kameře. Metoda využívá význačné body typu ORB a jejich pozici na povrchu obalového kvádru. Za pomoci řešení PnP problému je získána pozice objektu z 2D souřadnic bodu v detekovaném obrazu a 3D souřadnic onoho stejného bodu na obalovém kvádru. Tato práce rozšiřuje metodu detekce jednoduchých objektů tvaru kvádru, obsaženou v OpenCV knihovně, na detekci složitějších předmětů. Při testování bylo dosaženo 85% úspěšnosti detekce objektu a detekovaná pozice shodovala se skutečnou průměrně z 88%.
|
|
|
Automatická kategorizace fotografií podle obsahu
Němec, Ladislav ; Španěl, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace fotografií podle obsahu. Hlavním cílem práce je implementace aplikace, která je schopná tuto kategorizaci provádět. Řešení se sestává z variabilního systému využívajícího extrakce lokálních příznaků v obraze a vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means. Aplikace využívá Bag of Words reprezentace jako globální funkce pro popis každé fotografe. Poslední složkou tohoto systému je klasifikace prováděná na základě Support Vector Machines. V poslední kapitole jsou představeny výsledky experimentování s tímto systémem.
|
|
|
Určení parametrů pohybu ze snímků kamery
Dušek, Stanislav ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o parametrizování pohybu kamery v rovině. První část práce je věnována úvodu do problematiky trasování pohybu kamery, zejména se věnuje možnostem, jak nalézt vektor posunu mezi dvěma po sobě jdoucími obrázky. V práci je popsán algoritmus GoodFeatruresToTrack, který vyhledává význačné body v obraze. Cílem je najít v obraze vhodné body k trasování, zmenšit objem zpracovávaných dat a připravit data pro algoritmus optického toku, konkrétně metodu Lukas-Kanade. Dále se práce zabývá zpracováním získaných odhadů optických toků, od filtrace dat pomocí mediánu, až po výpočet transformací mezi snímky pomocí matice homogenní transformace, která zachycuje změny mezi snímky v afinním prostoru. Výsledkem zpracování jsou souřadnice popisující posun mezi snímky v osách X a Y a trajektorie pohybu. Správná funkčnost navrženého algoritmu byla ověřena pomocí programu CameraTracer, který je naprogramován v C++ a využívá knihovnu OpenCV. Program byl testován při snímání různých scén a pohybů kamery.
|
|
|
Návrh softwarového modulu pro vyhodnocování optického toku
Grulich, Jan ; Růžička, Michal (oponent) ; Věchet, Stanislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje analýze optického toku. První část je věnovaná teoretickému rozboru problematiky sledování bodů a jejich pohybu v obraze, zejména nalezení kvalitních význačných bodů a jejich následné sledování ve videosekvenci. Tyto algoritmy jsou detailně vysvětleny na matematickém základě. Druhá část práce popisuje navržený software s implementací algoritmů a jeho funkce. Tou hlavní je schopnost určit vzdálenost snímacího členu od překážky. Dále jsou v práci popsána praktická měření.
|
host ::
RSS.