|
|
Optoelektronický senzor polarizačního stavu prošlého světla
Bajgar, Aleš ; Rampl, Ivan (oponent) ; Tománek, Pavel (vedoucí práce)
Biologické tkáně mají rozměr buněk větší než je vlnová délka viditelného světla. Při průchodu světla tkání dochází k Mieovu rozptylu světla a vznikají různé polarizační stavy, které mohou mít vypovídací schopnost o stárnutí vzorků. Změny polarizačního stavu v důsledku mnohonásobného rozptylu světla na biologických buněčných tkáních umožní měřit stárnutí biologické tkáně. Prošlé polarizační světlo vykazuje mnohonásobný rozptyl na tenké vrstvě vzorku.
|
|
|
Segmentačních techniky zpracování obrazu
Bajgar, Aleš ; Číka, Petr (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Je několik metod pro segmentaci obrazu. Vhodnou volbou metody, dle vstupního obrazu a předpokládaných výsledků, se dá dosáhnout poměrně dobrých výsledků. Při segmentaci se využívá nejen jedna metoda, ale většinou více algoritmů např. pro odstranění šum atp., aby se dosáhlo co nejlepších výsledků. A to metodami jako jsou prahování, hledání oblastí nebo metody založené na hledání hran v obraze. Šum se odstraňuje pomocí různých filtrů, jako např. Gaussovým, mediánovým atp. Lze využít také např. dolní propust. Segmentace obrazu mean-shift, k-mean, watershed a pyramidová segmentace provedená pomocí metod z knihovny OpenCV.
|
|
|
Optoelektronický senzor polarizačního stavu prošlého světla
Bajgar, Aleš ; Rampl, Ivan (oponent) ; Tománek, Pavel (vedoucí práce)
Biologické tkáně mají rozměr buněk větší než je vlnová délka viditelného světla. Při průchodu světla tkání dochází k Mieovu rozptylu světla a vznikají různé polarizační stavy, které mohou mít vypovídací schopnost o stárnutí vzorků. Změny polarizačního stavu v důsledku mnohonásobného rozptylu světla na biologických buněčných tkáních umožní měřit stárnutí biologické tkáně. Prošlé polarizační světlo vykazuje mnohonásobný rozptyl na tenké vrstvě vzorku.
|
|
|
Segmentačních techniky zpracování obrazu
Bajgar, Aleš ; Číka, Petr (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Je několik metod pro segmentaci obrazu. Vhodnou volbou metody, dle vstupního obrazu a předpokládaných výsledků, se dá dosáhnout poměrně dobrých výsledků. Při segmentaci se využívá nejen jedna metoda, ale většinou více algoritmů např. pro odstranění šum atp., aby se dosáhlo co nejlepších výsledků. A to metodami jako jsou prahování, hledání oblastí nebo metody založené na hledání hran v obraze. Šum se odstraňuje pomocí různých filtrů, jako např. Gaussovým, mediánovým atp. Lze využít také např. dolní propust. Segmentace obrazu mean-shift, k-mean, watershed a pyramidová segmentace provedená pomocí metod z knihovny OpenCV.
|
host ::
RSS.