keywords:"image sequence" - Výsledky hledání - Digitální repozitář

host :: přihlásit Digitální repozitář
		Hledej		Nový záznam		Nápověda		O repozitáři

Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"image sequence"

Hledej:



Tipy pro vyhledávaní :: Jednoduché hledání

Hledej ve sbírkách:

Seřadit podle:	Zobrazit výsledky:	Výstupní formát:

	Pořizování HDR snímků na mobilních zařízeních Mik, Filip ; Musil, Martin (oponent) ; Nosko, Svetozár (vedoucí práce) Táto bakalárska práca sa zaoberá tvorbou snímkov s vysokým dynamickým rozsahom. Výsledný HDR snímok je vytvorený spracovaním sekvencie LDR snímkov - ich spojením a následným mapovaním tonality. V práci je popísaná celá problematika týkajúca sa procesu vytvorenia a zobrazenia HDR snímku. Celý proces je následne implementovaný v aplikácii na platformu Android. Úplný záznam
	Pořizování HDR snímků na mobilních zařízeních Mik, Filip ; Musil, Martin (oponent) ; Nosko, Svetozár (vedoucí práce) Táto bakalárska práca sa zaoberá tvorbou snímkov s vysokým dynamickým rozsahom. Výsledný HDR snímok je vytvorený spracovaním sekvencie LDR snímkov - ich spojením a následným mapovaním tonality. V práci je popísaná celá problematika týkajúca sa procesu vytvorenia a zobrazenia HDR snímku. Celý proces je následne implementovaný v aplikácii na platformu Android. Úplný záznam
	Model Consideration for Blind Source Separation of Medical Image Sequences Tichý, Ondřej The problem of functional analysis of medical image sequences is studied. The obtained images are assumed to be a superposition of images of underlying biological organs. This is commonly modeled as a Factor Analysis (FA) model. However, this model alone allows for biologically impossible solutions. Therefore, we seek additional biologically motivated assumptions that can be incorporated into the model to yield better solutions. In this paper, we review additional assumptions such as convolution of time activity, regions of interest selection, and noise analysis. All these assumptions can be incorporated into the FA model and their parameters estimated by the Variation Bayes estimation procedure. We compare these assumptions and discuss their influence on the resulting decomposition from diagnostic point of view. The algorithms are tested and demonstrated on real data from renal scintigraphy; however, the methodology can be used in any other imaging modality. Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.

Digitální repozitář :: :: :: ::
Powered by v1.1.2
Spravuje

Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky English