|
|
Segmentace významných struktur v obrazových datech sítnice
Trojánek, Václav ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na segmentaci významných struktur v obrazových datech sítnice s cílem zlepšit diagnostiku a léčbu očních onemocnění. V práci jsou zkoumány a implementovány metody analýzy obrazů sítnice. Práce začíná přehledem anatomie oka a principů snímání očního pozadí pomocí fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Následuje podrobná literární rešerše zaměřená na aktuální metody detekce a segmentace diagnosticky významných struktur, jako jsou optický disk, žlutá skvrna a krevní cévy. Klíčovou částí práce je implementace a testování vybraných algoritmů, včetně Houghovy transformace pro detekci optického disku, OTSU prahování pro segmentaci krevních cév a detekci žluté skvrny na základě předchozí segmentace optického disku.
|
|
|
Dohledávání objektů v obraze
Pluskal, Richard ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem prostředí pro zadávání geometrických objektů v obraze za účelem jejich dalšího zpracování. Program by měl také obsahovat algoritmy usnadňující zadávání objektů (například automatické upřesňování polohy zadávaných objektů). V první části je uveden stručný úvod do oblasti počítačového vidění a jeho základních metod použitých v práci a také popis knihovny pro zpracování obrazu OpenCV. Další část popisuje tři základní geometrické útvary, které jsou v programu prozatím implementovány. Protože výstup programu je v univerzálním formátu XML, následuje krátká kapitola právě o XML. Poté jsou shrnuty některé používané metody pro hledání parametrického popisu objektů v obraze. Poslední kapitola popisuje navržený systém a hodnotí možnost a vhodnost jeho použití pro různé typy obrazů.
|
|
|
Rekonstrukce 3D objektu z obrazových dat
Cír, Filip ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá 3D rekonstrukcí z obrazových dat. Jsou popsány možnosti a přístupy k optickému skenování. Ruční optický 3D skener se skládá z kamery a zdroje čárového laseru, který je vzhledem ke kameře upevněn pod určitým úhlem. Je navržena vhodná podložka se značkami a je popsán algoritmus pro jejich real-time detekci. Po detekci značek lze vypočítat pozici a orientaci kamery. Na závěr je popsána detekce laseru a postup při výpočtu bodů na povrchu objektu pomocí triangulace.
|
|
|
Houghova transformace pro detekci kružnic
Kazík, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na implementaci algoritmu Houghovy transformace pro detekci kružnic. Algoritmus je implementován v jazyce C++ za použití volně dostupné knihovny OpenCv [5]. Jako implementační prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2008. V první kapitole je obecně popsána klasická Houghova transformace pro detekci přímek a kružnic. Dále práce obsahuje popis jednotlivých kroků algoritmu Houghovy transformace a popis funkcí OpenCv, které jsou v těchto krocích použity. Podrobně jsou popsány funkce pro převedení obrazu do stupňů šedi, vyhlazení obrazu Gaussovým filtrem a Cannyho hranový detektor pro nalezení hran ve vyhlazeném obraze. Efektivita a rychlost algoritmu je zvýšena zavedením funkce pro vyhledání potenciálních středů. Princip hledání potenciálních středů je založen na faktu, že přímka kolmá na sečnu kružnice a zároveň procházející středem sečny vždy prochází také středem kružnice samotné. Výsledky jednotlivých fází algoritmu (převedení do stupňů šedi, vyhlazení Gaussovým filtrem, detekce hran, vytvoření akumulátoru potenciálních středů a vykreslení kružnic) jsou prezentovány na ultrazvukovém snímku kolagenové tepenní náhrady. V druhé části práce je algoritmus Houghovy transformace využit pro detekci tepny ve snímcích videosekvence zachycené ultrazvukem. Je zde popsána automatizovaná metoda vyhodnocování úspěšnosti detekce tepny. Úspěšnost detekce je testována při změně důležitých parametrů algoritmu. Ze série testů jsou určeny ideální parametry algoritmu pro detekci tepny v dané videosekvenci.
|
|
|
Sledování čáry pro poštovního robota
Juhas, Miroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Práce popisuje základy metod a postupů v počítačovém vidění a také obsahuje návrh praktického uplatnění získaných poznatků na úloze - sledování čáry pro poštovního robota. První část práce obsahuje základní teoretické poznatky z oboru počítačového vidění, které jsou nezbytné pro pochopení následujícího řešení, a je tedy úvodem do samotné podstaty problematiky. V druhé části práce je uveden postup řešení. Je uvedeno samotné řešení jednotlivých kroků, kterými jsou předzpracování obrazu, segmentace, detekce trajektorie a vlastní algoritmus řízení směru pohybu, a zhodnoceny výsledky jednotlivých kroků. V závislosti na dosažených výsledcích jsou zde vybrány metody vhodné pro použití v řešené úloze. V souvislosti s prací jsou uvedeny i zkušenosti aplikace algoritmu na platformě UTAR. V závěru jsou zhodnoceny a shrnuty výsledky dosažené během řešení jednotlivých bodů zadání.
|
|
|
Clustering mraku bodů
Mrkvička, Daniel ; Štarha, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním mraku bodů. Zaměřuje se na detekci ploch v trojrozměrném prostoru. Popisuje především metody, které jsou používány k detekci rovin. Dále popisuje konkrétní implementaci jedné z těchto metod, metodu RANSAC, a zkoumá její praktické použití k detekci střech.
|
|
|
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.
|
|
|
Point and Line Parameterizations Using Parallel Coordinates for Hough Transform
Juránková, Markéta ; Kälviäinen, Heikki (oponent) ; Kittler, Josef (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on usage of parallel coordinates for line and point parameterizations. The parallel coordinate system represents the space with axes which are mutually parallel. A point from two-dimensional Euclidean space is in parallel coordinates represented by a line and a line is represented by a point. This property can by used for the Hough transform - a method, where the points of interest vote in parameter space for possible hypotheses. Parameterizations by the parallel coordinates require only rasterization of lines, therefore it is very fast and accurate. In this thesis, the parameterizations are used for matrix code and vanishing points detection.
|
|
|
Biometrie s využitím snímků duhovky
Tobiášová, Nela ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrické techniky jsou v současné době velmi rozšířené vědní odvětví. Biometrií je myšleno automatizované rozpoznávání osob na základě jejich anatomických rysů, v případě této diplomové práce duhovky oka. Rozpoznání pomocí duhovky se jeví jako nejslibnější z důvodu neinvazivního přístupu a nízké chybovosti. Zakladatelem biometrie oka je John G. Daugman. Z jeho prací vycházejí téměř všechny současné publikace. Tato diplomová práce se zabývá biometrií s využitím snímků duhovky. V úvodní části jsou popsány principy metod z oblasti biometrie na základě snímků duhovky. Následuje první praktická část věnovaná návrhu a realizaci dvou vybraných metod pro detekci vnitřní hranice duhovky. Třetí část této práce uvádí návrh a realizaci metody zpracování snímků duhovky za účelem klasifikace osob. Poslední kapitola je věnovaná vyhodnocení dosažených výsledků a jejich porovnání s publikovanými metodami.
|
|
|
Detekce poznávací značky v obraze
Vacek, Michal ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V první části se práce zabývá již známými metodami detekce značek. Jsou zde popsány metody využívající zpracování obrazu, AdaBoost, či detekci extrémních regionů. Následuje návrh a implementace vlastního přístupu k detekci poznávacích značek využívající lokální detektory k vytvoření slovníku vizuálních slov. V závěru je metoda vyhodnocena.
|
host ::
RSS.