|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Janda, Miloš ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Hlavní náplní této práce je popis a implementace metod detekce hran pomocí neuronové sítě, které jsou náhradou klasických metod detekce hran pomocí hranových detektorů. V prvních kapitolách je obecně diskutována problematika zpracování obrazu, detekce hran a neuronových sítí. Cílem hlavní části je návrh procesu generování syntetických obrazů, extrakce dat a představení variant vhodných topologií neuronových sítí pro účely detekce hran v obraze. Závěr práce je pak věnován vyhodnocení úspěšnosti detekce hran.
|
|
|
Srovnání hranových detektorů
Dula, Marek ; Loučka, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zaměřujeme na porovnání různých metod pro nalezení hran v obraze a filtraci šumu v obraze. V úvodu se věnujeme zavedení základních pojmů souvisejících s danou problematikou. Následně popisujeme jednotlivé metody detekování hran a filtrování šumu v obrazu. Další část obsahuje programové zpracování jednotlivých metod v softwaru Matlab. Na závěr srovnáváme jednotlivé filtry šumu a dále i hranové detektory.
|
|
| |
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Jamborová, Soňa ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro detekci hran v obraze pomocí neuronové sítě. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice. Zaměřuje se hlavně na přípravu obrazových informací pro detekci pomocí neuronové sítě. Popisuje a porovnává různé přístupy k využití implementovaného softwaru na syntetické a reálné množině obrázků, včetně experimentů.
|
|
|
Houghova transformace a její varianty
Stejskal, Jan ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na základní principy Houghovy transformace určené k detekci přímek, kružnic a obecných těles, jejich algoritmy, výpočetní náročnost a způsob přípravy obrazu pro detekci. Následný popis implementace jednotlivých algoritmů a vytvoření aplikace pro demonstraci jejich vlastností. K implementaci byl využit programovací jazyk MS Visual C++, volně dostupná knihovna OpenCV a uživatelské rozhraní bylo vytvořeno pomocí IDE Qt Creator 4.13.2 (Community).
|
|
|
Cannyho operátor a další používané hranové detektory
Janda, Miloš ; Juránek, Roman (oponent) ; Venera, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce poskytuje úvod do problematiky digitálního zpracování obrazu a definuje základní pojmy pro jeho úspěšné pochopení. Zabývá se několika vhodnými metodami předzpracování obrazu pro detekci hran, metodami pro detekci hran a následného zpracování těchto obrazů. Cílem práce je efektivní implementace a komplexní porovnání metod používaných pro detekci hran.
|
|
|
Techniky používané pro ostření a rozmazávání obrazu
Kubínek, Jiří ; Šilhavá, Jana (oponent) ; Venera, Jiří (vedoucí práce)
Práce je věnovaná metodám pro úpravu digitálního obrazu. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice, jako je barevný prostor či šum. Především však rozebírá samotné metody umožňující ostření a rozmazávání obrazu. Popisuje několik nejznámějších postupů jak z hlediska teorie, tak následně i nastiňuje jejich implementaci v programovacím jazyce C. Algoritmy jsou dále porovnávány z hlediska časové složitosti. Cílem této práce je seznámení s problematikou filtrace obrazu a vysvětlení základních postupů užívaných k jejich realizaci.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Jamborová, Soňa ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem softwaru pro segmentaci obrazu pomocí neuronové sítě. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice. Zaměřuje se hlavně na přípravu obrazových informací pro segmentaci pomocí neuronové sítě. Popisuje a porovnává různé přístupy k segmentaci obrazu.
|
|
|
Srovnání hranových detektorů
Dula, Marek ; Loučka, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zaměřujeme na porovnání různých metod pro nalezení hran v obraze a filtraci šumu v obraze. V úvodu se věnujeme zavedení základních pojmů souvisejících s danou problematikou. Následně popisujeme jednotlivé metody detekování hran a filtrování šumu v obrazu. Další část obsahuje programové zpracování jednotlivých metod v softwaru Matlab. Na závěr srovnáváme jednotlivé filtry šumu a dále i hranové detektory.
|
|
|
Houghova transformace a její varianty
Stejskal, Jan ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na základní principy Houghovy transformace určené k detekci přímek, kružnic a obecných těles, jejich algoritmy, výpočetní náročnost a způsob přípravy obrazu pro detekci. Následný popis implementace jednotlivých algoritmů a vytvoření aplikace pro demonstraci jejich vlastností. K implementaci byl využit programovací jazyk MS Visual C++, volně dostupná knihovna OpenCV a uživatelské rozhraní bylo vytvořeno pomocí IDE Qt Creator 4.13.2 (Community).
|
host ::
RSS.