|
| |
|
|
Testing images creation program with defined sub-pixel shift and resize precision
Málková, Eliška ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Hoderová, Jana (vedoucí práce)
This thesis is devoted to the creation of testing images with known sub-pixel shifts. Their purpose is to find suitable parameters of the weight function in order to refine the finding of the two image shift. Furthermore the variable convolution kernel is used to generate scale-changed images. We use the Fourier transform to define convolution on image. All the necessary theory is summarized in this thesis and the program, which was used to create shifted and scale-changed images, is also attached.
|
|
|
Parameter Optimization of the Modified Phase Correlation Method for Sub-pixel Image Registration
Kosová, Petra ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Hoderová, Jana (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to find parameters of weight function, thanks to them we will gain searched shift vector with sub-pixel precision. We are applying Fourier transform, inverse Fourier transform, phase correlation, bilinear interpolation etc. This thesis includes theory, wanted parameters, process of optimization and there is also enclosed program, which helped us with optimization.
|
|
|
Modelling 3D Forest Structure for Improved Retrieval of Forest Biophysical Properties
Janoutová, Růžena ; Albrechtová,, Jana (oponent) ; Štarha, Pavel (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
The main goal of the thesis was to improve quantitative estimation of vegetation parameters of spruce stand using spectral simulations of three-dimensional radiative transfer model. In the first step, the precise computer 3D model of a spruce tree was created. Since implementation of such precise representation was computationally too demanding for a larger forest canopy, the 3D model had to be simplified. The optimal simplification was found using available spectral airborne data and through comparison with the original 3D spruce model. The optimal simplification yielded an acceptable compromise between computation requirements and accuracy of radiative transfer simulations reproducing the forest stand reflectance. The optimized simplification was subsequently used in retrievals estimating the vegetation parameters from a spectral satellite image. Accuracy of the estimates was validated through comparison with field measurements of retrieved parameters.
|
|
| |
|
|
Trojrozměrná rekonstrukce obrazu v digitální holografické mikroskopii
Týč, Matěj ; Karásek,, Vítězslav (oponent) ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Chmelík, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tématem 3D obrazové rekonstrukce v holografické mikroskopii, konkrétně technikou numerického přeostřování. Numerické přeostřování umožňuje za určitých podmínek korektně doostřit obraz vzorku, který se při snímání nacházel mimo předmětovou rovinu. Tato metoda byla známa pro případ použití koherentních zdrojů osvětlení. V práci je zobecněna do formy, ve které je použitelná i v zařízeních s obecným nekoherentním (plošným anebo nemonochromatickým) zdrojem osvětlení. Dalším bodem práce je teorie pokročilého zpracování hologramu, která umožňuje získat z jednoho hologramu i údaje o přesnosti naměřených dat, k jejichž získání by bylo třeba postupně sejmout větší množství hologramů. Obě dvě metody jsou úspěšně experimentálně ověřeny.
|
|
|
Matematické metody segmentace obrazu pro dálkový průzkum Země
Novotný, Jan ; Klimánek, Martin (oponent) ; Štarha, Pavel (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Segmentace obrazu na jednotlivé stromy je důležitý krok při zpracování dat dálkového průzkumu pro lesnickou praxi. Tato dizertační práce podává široký přehled dané problematiky. Shrnuje teoretický kontext z pohledu aplikované matematiky a základní pojmy leteckého snímkování a laserového skenování. Matematické metody detekce pozice stromů jsou zaměřeny na adaptivní techniky umožňující přizpůsobení se charakteru zpracovávaného území. Pro fázi delineace je představen nový přístup kombinující růstový algoritmus s aktivní konturou na okrajích koruny. Praktická část analyzuje parametrizaci všech algoritmů a rozebírá další praktické aspekty celé úlohy. Přílohou práce jsou spustitelné aplikace, které segmentaci realizují.
|
|
|
Application of Adaptive Filters in Processing of Solar Corona Images
Druckmüllerová, Hana ; Horová, Ivana (oponent) ; Rušin, Vojtech (oponent) ; Martišek, Dalibor (vedoucí práce)
Solar corona photography counts among the most complicated tasks in astrophotography. It also plays a key role for research of the solar corona. This thesis brings an a complete overview of methods for imaging the solar corona. The thesis contains necessary methematical background, the sequence of steps for image processing, an overview of adaptive filters used for visualization of corona structures in digital images, and new methods are proposed, especially for images which contain more noise than it is typical for images of the white corona taken during total solar eclipses, e.g. images taken with narrow-band filters. The Fourier normalizing-radial-graded filter method that I proposed during my PhD study are based on approximation of pixel values and their variability with trigonometric polynomials using other properties of the image.
|
|
|
Overcomplete Mathematical Models with Applications
Tonner, Jaromír ; Witkovský,, Viktor (oponent) ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Veselý, Vítězslav (vedoucí práce)
Chen, Donoho a Saunders (1998) deal with the problem of sparse representation of vectors (signals) by using special overcomplete (redundant) systems of vectors spanning this space. Typically such systems (also called frames) are obtained either by refining existing basis or merging several such bases (refined or not) of various kinds (so-called packets). In contrast to vectors which belong to a finite-dimensional space, the problem of sparse representation may be formulated within a more general framework of (even infinite-dimensional) separable Hilbert space (Veselý, 2002b; Christensen, 2003). Such functional approach allows us to get more precise representation of objects from such space which, unlike vectors, are not discrete by their nature. In this Thesis, I attack the problem of sparse representation from overcomplete time series models using expansions in the Hilbert space of random variables of finite variance. A numerical study demonstrates benefits and limits of this approach when applied to generalized linear models or to overcomplete VARMA models of multivariate stationary time series, respectively. After having accomplished and analyzed a lot of numerical simulations as well as real data models, we can conclude that the sparse method reliably identifies nearly zero parameters allowing us to reduce the originally badly conditioned overparametrized model. Thus it significantly reduces the number of estimated parameters. Consequently there is no care about model orders the fixing of which is a common preliminary step used by standard techniques. For short time series paths (100 or less samples), the sparse parameter estimates provide more precise predictions compared with those based on standard maximum likelihood estimators from MATLAB's System Identification Toolbox (IDENT). For longer paths (500 or more), both techniques yield nearly equal prediction paths. On the other hand, solution of such problems requires more sophistication and that is why a computational speed is larger, but still comfortable.
|
|
| |
host ::
RSS.