|
|
Vizualizace zvuku
Jelínková, Jana ; Schimmel, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vizualizace zvuku, tedy vytvoření objektu, jehož parametry budou měněny na základě časově proměnných parametrů zvuku. V první části se práce zabývá různými druhy vizualizací jak z historie, tak ze současnosti. Dále pak uměleckou teorií vztahující se k vizualizaci zvuku. Ve druhé části práce je popsán postup řešení v prostředí Pure Data, princip získávání vybraných parametrů z nahrávky a vytvoření vlastního rozšíření pro Pure Data.
|
|
|
Vodoznačení digitálních obrazů
Šujan, Miroslav ; Říha, Kamil (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou vodoznačení digitálních statických obrazů ve frekvenční oblasti. Jedná se o přidání tajné informace do originálních dat takovým způsobem, aby byla originální data ovlivněna co nejméně, ale zároveň aby nebylo jednoduché vložený vodoznak identifikovat a odstranit. Práce pojednává o současných metodách vodoznačení digitálních statických obrazů, dále se zabývá realizací dvou metod vodoznačení a následně testováním odolnosti těchto metod vůči útokům na ně provedených.
|
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Hauser, Václav ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce a rozpoznávání obličejů v obraze. Obsahem práce je popis využívaných metod detekce a rozpoznávání obličejů. Podrobněji je popsána metoda analýzy hlavních komponent (PCA), která je následně využita při implementaci rozpoznávání obličejů ve videosekvenci. Ve spojení s implementací je v práci popsán balíček knihoven OpenCV, který byl pro realizaci využit, konkrétně jeho C++ API. Závěrem je provedeno testování vzniklé aplikace na dvou rozdílných videosekvencích.
|
|
|
Zpracování histogramu barevného obrazu
Kučera, Ondřej ; Číka, Petr (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním histogramu barevného obrazu. K pochopení dané problematiky popisuje jednotlivé metody, kterými se dá barevný obraz a jeho histogram upravovat. Dále podává návrh realizace programu který upožňuje zpracování barevného obrazu a jeho histogramu.
|
|
|
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.
|
|
|
Měření výšky postavy v obraze
Olejár, Adam ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo zhrnutie teórie nutnej pre úpravu, detekciu postavy a výpočet výšky detekovanej postavy v obraze. Následne boli tieto informácie aplikované pri implementáciu algoritmu. Prvá polovica práce teoreticky rozoberá skúmanú problematiku. Pojednáva o základných metódach predspracovania obrazu, rovinnej a projektívnej geometrie a ich transformácií. Popisuje skreslenie, ktoré do obrazu vnášajú nedokonalosti optických sústav kamier a možnosti jeho odstránenia. Následne vysvetľuje algoritmus HOG a opisuje samotnú metódu určenia výšky postavy. V Druhej polovici práce je zdokumentovaný vytvorený algoritmus spolu s jeho štatistickým vyhodnotením.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Krhut, Miloš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá tématikou detekcí obličejů v digitálních obrazech. Jsou v ní obecně popsány a roztříděny nejčastěji používané metody a zmíněny jejich výhody a nevýhody. Podrobněji je popsána metoda detekce kůže pomocí barev, detekce očí, úst a dále teoreticky popsány algoritmy strojového učení a detekce Haarovými příznaky. Dále se práce věnuje implementaci těchto metod v knihovně OpenCV, jsou zde zmíněny praktické možnosti použití a nakonec provedeno srovnání detekcí různými dostupnými natrénovanými soubory.
|
|
|
Modul pro záznam zvuku
Strašil, Ivo ; Kouřil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Cílem práce bylo navrhnout a zkonstruovat autonomní hardwarový modul pro záznam a reprodukci zvuku. Zařízení je řešeno jako kompaktní prvek pro vestavbu do základní desky cílové aplikace. Vstupní analogová zvuková data jsou při záznamu převáděna A/D převodníkem s rozlišením 16 bitů a vzorkovací frekvencí 24 kHz do digitální formy, kterou zpracovává mikrokontrolér – upravuje formát (rozlišení, vzorkovací frekvenci), komprimuje, převádí do formátu souboru WAV a ukládá v souborovém systému FAT/FAT32 na přímo připojenou paměťovou kartu SD. Při přehrávání jsou data z paměťové karty vyčítána, dekódována ze souboru WAV, dekomprimována a přiváděna po případné změně rozlišení a vzorkovací frekvence do D/A převodníku a rekonstrukčního filtru. Na výstupu zařízení tak je opět analogový zvukový signál v linkové úrovni. Softwarová výbava modulu umožňuje řízení modulu logickými vstupy nebo sériovou sběrnicí, práci se soubory WAV bez komprese nebo s kompresí A-law či IMA ADPCM, nepřetržitý záznam s uvolňováním kapacity karty automatickým odmazáváním nejstarších záznamu a při přehrávání zařazení filtru pro zdůraznění řeči nebo obvodu komprese dynamiky signálu.
|
|
|
Extrakce krevního řečiště z Fundus snímku lidského oka
Baláš, Ondřej ; Říha, Kamil (oponent) ; Minář, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami segmentace obrazu a jejich využití při extrakci krevního řečiště oka z tzv. fundus snímků. K pochopení dané problematiky je na následujících stránkách popsán anatomický pohled do oka, zpracování obrazu a různé segmentační metody. Dále tato práce obsahuje návrh aplikace na extrakci krevního řečiště s využitím různých segmentačních metod, naprogramována v jazyce JAVA za pomocí knihovny OpenCV na zpracování obrazu. Výsledné snímky z aplikace jsou porovnány se snímky „zlatých standardů“ z veřejných databází.
|
host ::
RSS.