|
|
Skládání snímků panoramatického pohledu
Kuzdas, Oldřich ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá krok za krokem procesem sestavování panoramatického obrazu z několika dílčích snímků scény pořízených perspektivní kamerou otáčenou kolem jejího optického středu. Jsou zde popsány algoritmy detekce významných bodů v obraze, možnosti výpočtu matice homografie a metody odstranění nežádoucích ostrých přechodů mezi zdrojovými snímky ve výsledném panoramatickém obraze. Součástí práce je i samostatná aplikace, v níž jsou implementovány některé algoritmy popsané v této práci.
|
|
|
Detekce lidské postavy v obrazové scéně
Šmirg, Ondřej ; Číka, Petr (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Práce se skládá ze dvou hlavních částí, části separační a diagnostické. Separační část je založena na statistickém modelu využívající barvy každého pixelu k určení, zda se jedná o pixel pozadí nebo popředí. V projektu využitá metoda je mixture of gaussians. Mixture of gaussians je vhodný pro dané použítí, protože výsledky testů obrazu nezávisí na světelnosti objektivu, ale spíše na barvách v pozadí. Proto se jeví metoda mixture of gaussians jako dobrá volba. Výsledky dosažené s použitím této metody na skutečné sekvenci jsou prezentována v této práci. Diagnostická část má za úkol identifikovat lidskou postavu ve scéně. Použitá metoda je ASM(Active Shape Models) s PCA(Principal Component Analysis). ASM jsou statistické modely tvarů lidských postav, které jsou deformovány do vhodného tvaru pro porovnání s objektem v novém obraze.
|
|
|
Aplikace pro úpravy histogramu
Nezhyba, Jiří ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvořit aplikaci, která bude sloužit k úpravám histogramu. K vývoji programu byl použit programovací jazyk C++ a programovací nástroj Microsoft Visual C++ 2005 Express Edition. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice, jako je histogram či transformace jasové stupnice. Především však rozebírá samotné jasové transformace umožňující úpravy histogramu. Popisuje návrh a realizaci aplikace. Vstupem programu je uživatelem vybraný libovolný digitální obraz, požadovaná jasová transformace a její parametry. Výstupem programu jsou vstupní obraz v odstínech šedi, histogram vstupního obrazu, transformovaný vstupní obraz a jeho histogram. Výstupní obrazy je možné uložit.
|
|
|
Využití neuronové sítě při identifikaci znaku v obraze
Pavlík, Daniel ; Burget, Radim (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o využití neuronové sítě při identifikaci písmen abecedy a číslic 0 - 9. V první části je teoreticky rozebrána podstata neuronových sítí a konkrétněji rozebrán princip metody učení vícevrstvé sítě se zpětným šířením chyby (jinak taky Backpropagation). Dále je zde rozebrána základní problematika zpracování obrazu a odolnost sítě proti zatížení vstupního obrazu šumem a degradaci kompresí JPEG. Druhá část je směřována k praktické realizaci dopředné vícevrstvé sítě rozenávající binární obrazy písmen abecedy a číslic 0 - 9, která byla vypracována v prostředí Matlab a Simulink. Další a poslední část je věnována praktické realizaci dopředné vícevrstvé sítě rozpoznávající šedotónové obrazce znaků písmen abecedy a číslic 0 - 9, která byla opět vypracována v prostředí Matlab a Simulink.
|
|
|
Automatické ověření zaměřovací funkce letecké satelitní antény
Hradílek, Ondřej ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Polsterová, Helena (vedoucí práce)
Tato diplomová práce podává přehled o základních principech funkce satelitních komunikačních systémů. Dále se zabývá popisem leteckého satelitního komunikačního systému ARINC 791, který je základem, od kterého se odvíjí architektura leteckých satelitních komunikačních systémů. V praktické části jsou navrženy systémy pro automatizované ověření zaměřovací funkce letecké satelitní antény v laboratorních podmínkách společnosti Honeywell s.r.o.. Zvolený systém je poté realizován a použit pro otestování zaměřovací funkce letecké satelitní antény. Nakonec jsou výsledky graficky zpracovány a vyhodnoceny.
|
|
|
Metoda fyzikálního modelování přechodových hran v obraze pro určení skutečné pozice obrysu předmětu
Kohoutek, Michal ; Vodrážka, Jiří (oponent) ; Diviš, Zdeněk (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá návrhem nové originální metody fyzikálního modelování přechodových hran v obraze pro určení skutečné subpixelové pozice obrysu předmětu. Aplikační oblastí vyvinuté metody je oblast vysoce přesných měření geometrických rozměrů předmětů v průmyslových inspekčních systémech. Návrh metody vychází z detailní fyzikální analýzy definovaného zobrazovacího systému, jehož stěžejními částmi jsou telecentrická optická soustava, zdroj vysoce telecentrického osvětlení a CCD kamera. Výsledkem provedené fyzikální analýzy z pohledu geometrické a Fourierovské optiky je komplexní fyzikální model zobrazení hrany předmětu zájmu, spolu s definicí způsobu určení skutečné pozice obrysu předmětu v rámci modelu. Model je podrobně prozkoumán a diskutován z hlediska vlivu jednotlivých parametrů na přesnost určení pozice obrysu předmětu. Následně je z něj odvozena modelující funkce přechodové hrany v podobě vhodné pro definici metody optimalizované aproximace reálných přechodových hran. Navržená metoda fyzikálního modelování přechodové hrany a určení subpixelové pozice obrysu předmětu je nejprve ověřena se syntetickými daty a implementována do měřicího systému Tester2D. Metodou dosahovaná přesnost měření geometrických rozměrů z reálně snímaných obrazů je ověřena formou měření etalonů délky. Měřicí systém Tester2D byl úspěšně akreditován pro měření rozměrů v rozsahu s přesností až , což je doloženo protokolem o akreditaci v příloze disertační práce, spolu s dokladem o dosažených výsledcích měřicího systému v rámci uskutečněného mezilaboratorního srovnávání.
|
|
|
Detekce a korespondence významných bodů v obraze
Hasmanda, Martin ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Hlavním cílem této bakalářské práce byly seznámit se základními technikami zpracování obrazu, převážně na detekci významných bodů ve snímcích jedné scény z více pohledů a stanovení vzájemné korespondence těchto bodů. Na úvod byly popsány základní principy pro pochopení počítačového vidění, jako jsou perspektivní projekce, popis modelu kamery a odvození základního vztahu pro geometrii dvou pohledů. Z detekčních metod byl představen nejznámější Harrisův detektor, který se často používá pro svou jednoduchost a SIFT detektor, který je navíc invariantní vůči změně měřítka. Harrisův detektor je popsán podrobně. V následujících kapitolách byly popsány základní principy pro nalezení korespondencí mezi významnými body. Pro tyto účely byl Podrobně popsán vztah mezi dvěma korespondujícími body ležících na dvou projekčních rovinách a jejich výpočet za pomocí matice Homografie. Přesněji byl odvozen pro jednoduchost vztah mezi kamerami se stejným středem promítání, jenž se používá např. v sestavení panoramat z více snímků. Poté byl zaveden princip epipolární geometrie a jejího matematického vyjádření v podobě fundamentální matice, s jejíž pomocí lze definovat vztah mezi dvěma nebo více projekčními rovinami a bodem v prostoru. Pro vyhledání prvotních korespondencí bylo použito technik porovnání na základě podobnosti za pomocí algoritmů SSD nebo NCC. Hlavním Algoritmem pro výpočet korespondencí byl podrobně popsaný pravděpodobnostní algoritmus RANSAC v základní podobě a dále upravený na MLESAC. Na závěr byl uveden popis jednoduché aplikace pro implementaci popsaných metod.
|
|
|
Platforma MHP a její využití v DVB-T
Janík, Lukáš ; Balík, Miroslav (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce řeší problém digitálních televizí a set-top boxů, přesněji řečeno platformu MHP a její využití v DVB-T, jak již vyplívá z názvu. V prvních kapitolách se zmiňuji o součastném analogovém pozemním vysílání a nastiňuji nutnost přechodu k digitálnímu vysílání. Dále zde můžete číst nutnost zavedení platformy MHP. Tuto platformu rozebírám dopodrobna a popisuji její klady, zápory a možnosti jejího využití nyní i do budoucna. Zmiňuji se o různých typech set-top boxů a o jejich nejhlavnějších výrobcí. Dále se zmiňuji a vysvětluji celkový cyklus vývoje aplikace, od psaní zdrojového kódu, přes testování ve vývojovém prostředí IRT, respektive Osmosys, až po nahrátí do skutečného set-top boxu. Představuji zde také svou praktickou část bakalářské práce, kterou bylo vývoj chatovacího klienta pro platformu MHP, který umožňuje komunikaci dvou uživatelů v reálném čase. Tuto aplikaci jsem otestoval v programu IRT a nahrál do skutečného set-top boxu. Dále zde rozebírám problematiku programovacího jazyku Java, jako vhodného vývojového jazyka pro tuto platformu. Zmiňuji se o standartu HAVi a nastiňuji jeho důležitost, při celkovém využití platformy MHP.
|
|
|
Automatické detekce obličeje a jeho jednotlivých částí
Krolikowski, Martin ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problémem detekce obličejů v barevných statických obrazech. V práci jsou nastíněny základní pojmy, se kterými se lze při detekci obličeje setkat, a jejich vzájemné souvislosti. Jednotlivé přístupy k řešení problému detekce obličeje jsou rozděleny do skupin a blíže popsány. Z těchto přístupů se práce detailně zabývá algoritmem AdaBoost, jenž byl vybrán pro jeho pozitivní vlastnosti, kterými jsou zejména rychlost a dobré dosažené výsledky. V rámci práce byl implementován Viola-Jones detektor. Tento detektor byl natrénován na veřejně přístupné databázi obličejových obrazů a byla zkoumána možnost jeho kombinace s jednoduchým detektorem barvy kůže. Další oblastí, kterou se práce zabývá, je experimentální detekce určitých rysů obličeje.
|
|
|
Detektory objektů v obraze a jejich realizace
Gregor, Michal ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Kyselý, František (vedoucí práce)
Zpracování obrazu získává každým dnem větší význam u různorodých aplikačních oblastí. Jednou z dnešních vizí, která by měla využívat obrazových operací, je výroba tzv. autonomního vozidla, které by mělo zvládat samostatně provoz na silničních komunikacích. Často je také zapotřebí rychlého zpracování obrazu např. v hodnocení lékařských nebo satelitních dat. Věda zabývající se zpracováním digitálního obrazu se nazývá počítačové vidění. Tato věda se snaží technickými prostředky napodobit lidský zrak. Člověk získává pomocí očí zdroj informací o okolním světě. Při vyhodnocení získaných informací je třeba zapojit nabyté znalosti a zkušenosti z okolního světa. Stejnými způsoby se snaží řešit zpracování obrazu také počítačové vidění. Tato práce popisuje postupy, které se používají pro detekci 2D objektů v obraze. Postup zpracování a rozpoznávání obrazu se provádí v několika krocích. Nejprve se obraz uloží v digitální podobě do počítače a dále následuje předzpracování obrazu, segmentace obrazu na objekty, popis získaných objektů a v posledním bodě jejich klasifikace. Touto problematikou a některými dalšími operacemi se zabývá také tato práce. Hlavním úkolem bakalářské práce je zhodnocení základních detektorů objektů a v praktické části pak realizace aplikace v prostředí programu Matlab, která v obraze detekuje objekty a umožňuje testování navrženého detektoru.
|
host ::
RSS.