|
|
Zjišťování příznaků z obrazových dat
Uher, Václav ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Zpracování obrazu je jednou z oblastí analýzy signálů. Tato práce se zabývá zjišťováním příznaků z obrazových dat a jejich implementací pomocí programovacího jazyku Java. Hlavní přínos práce spočívá ve vytvoření extraktorů příznaků a jejich implementací do programu RapidMiner. Díky čemuž vznikl robustní nástroj pro analýzu obrazu. Funkčnost jednotlivých operátorů je ověřena na snímcích mamografu. Byl vytvořen funkční model pro odstraňování artefaktů ze snímků mamografu. Úspěšnost odstraňování je srovnatelná s ostatními podobnými pracemi. Dále byly srovnány učící se algoritmy na příkladu detekce srdeční komory na ultrazvukovém snímku.
|
|
|
Implementace vlnkové transformace v jazyku C++
Valouch, Lukáš ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Beneš, Radek (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je implementace algoritmu vlnkové transformace pro následné využití při redukci šumu. Samotné potlačování šumu je zaměřeno k zlepšování vypovídající schopnosti sonografických (ultrazvukových) obrazů v medicíně. Využilo se u něj metody prahování detailních koeficientů jednotlivých úrovní mnohaměřítkové analýzy. Při hledání nejvhodnějších prahů se nevycházelo z žádného z běžných postupů pro odhad těchto hladin. Návrh alternativního pojetí vychází ze základního empirického přístupu, kdy jsou jednotlivé prahy optimalizovány za pomoci evolučních algoritmů. S tímto zalgoritmizováným postupem se však projevují problémy objektivního vyhodnocení úspěšnosti redukce šumu. Program za tímto účelem využívá obecně používaných parametrů: střední kvadratickou chybu celého obrazu, strmost jasových změn na zvolené hraně, relativní kontrast dvou dostatečně jasově rozdílných bodů a směrodatnou odchylku jednolité plochy. Popsané teoretické poznatky jsou využity v naprogramované aplikaci DTWT. Ta realizuje víceúrovňovou dekompozici a zpětnou rekonstrukci diskrétní vlnkovou transformací s diskrétním časem, prahování detailních koeficientů a výsledné ohodnocení provedeného potlačení šumu. Tento vyvinutý nástroj lze využít samostatně pro redukci šumu. Pro naše účely byl ale upraven tak, aby se spouštěl prostřednictvím komponenty pro evoluční optimalizaci parametrů (Optimize Parameters) v navrženém scénáři v programu RapidMiner. V optimalizačním procesu využívala tato komponenta jako fitness funk¬ci předané ohodnocení od programu DTWT. Nejvhodnější prahy byly separátně vyhledávány pro tři rodiny vlnek – Daubeschies, Symlety a Coiflety. Evoluční algoritmus vybral u všech tří rodin měkký práh. Ten je ve srovnání s tvrdým prahem pro potlačování šumu vhodnější, ale má tendenci více rozmazávat hrany. Navržená metoda vyhodnotila ve většině případů lepší úspěšnost redukce šumu u vlnkové transformace s vyhledáním prahů evolučními algoritmy, než u běžně používaných filtrů. Při vizuálním porovnání již ale vnášela vlnková transformace do obrazu mírné znehodnocující artefakty. Jedná se vždy o kompromis mezi největším potlačením šumu a zároveň největším zachováním užitečné obrazové informace. Vyhodnotit objektivně toto dilema není jednoduché a záleží vždy na subjektivním pohledu, v případě sonografických snímků pohledu ošetřujícího lékaře.
|
|
|
Gesturální rozhraní pro jednoduché ovládání počítače
Burdík, Vojtěch ; Beneš, Radek (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání objektů, určení polohy a reakci na určitý pohyb. Cílem práce je sestavit program, který bude schopný pomocí pohybu ruky ovládat počítač, reagovat na definované gesto provedené prsty nebo dlaní a vytvořit na něj určitou akci. Tohoto cíle má být dosaženo bez použití speciálních čidel nebo více kamer, pouze s jednou obyčejnou webkamerou. Ke zpracování obrazu byly využity funkce z knihovny OpenCV a byl sestaven program. Vyhodnocení funkcí je založeno na ověření funkčnosti v praxi, vyhodnocení rychlosti, přesnosti a kvalitě rozpoznání objektu. Poté bylo vytvořeno schéma, jak by mohl program pro gesturální ovládání počítače vypadat a následně byla provedena jeho realizace v podobě jednoduchého programu. Tento program je schopen rozeznat v obrazu objekt, v našem případě ruku, a pomocí vyhodnocení jejího pohybu ovládat kurzor myši na počítači s možností provedení simulace stisku levého tlačítka myši. Dále umožňuje skrolovat v dokumentech horizontálním i vertikálním směrem. Program je velice robustní a práce s ním je velice jednoduchá.
|
|
|
Obrazové filtry pro evoluční programování
Zavadil, Miloš ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Obrazové filtry představují část vědní disciplíny zabívající se digitálním zpracováním obrazu. Filtrace obrazu slouží ke zvýraznění určité informace. Můžeme potlačit šum, vyhladit obraz, zvýraznit kontrast nebo detekovat hrany. Samotný návrh obrazových filtrů představuje časově poměrně náročný proces. Je tedy žádoucí jej v maximální míře zautomatizovat a přenechat činnost předem naprogramovanému systému. Práce se zabývá návrhem komponent pro zmíněný systém. Jedná se o část funkce expertního systému, kterému se na vstupu poskytne množina vstupních komponent, z nichž se za použití principů evolučního programování mohou generovat nové filtry a následně vyhodnocovat jejich spolehlivost pro další využití.
|
|
|
Application for Implementation of Digital Images Morphological Transformations
Kečkéš, Miroslav ; Beneš, Radek (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
This thesis deals with the implementation of basic morphological operations on binary and gray-tone digital images. Partly devoted to filling in areas and thresholding, as the basic method of segmentation. The thesis is divided into two parts. The first part deals with the theoretical analysis of the various morphological operations and is divided into four chapters. The first chapter deals with basic concepts used in morphology and basic operations on binary and gray-tone images. The second chapter deals with the segmentation threshold, which is relevant for pre-treatment image. The third chapter describe the basic methods for filling areas. The last chapter deals with various functions necessary to implement the various operations in the sample application. The second part contains the actual implementation of applications.
|
|
|
Ovládání Linuxu pomocí kamery
Dolníček, Petr ; Beneš, Radek (oponent) ; Šmirg, Ondřej (vedoucí práce)
Cílem projektu bylo vytvořit plně funkční program v jazyce C++, který je schopen detekce objektů a ovládání kurzoru myši v operačním systému Linux. Tato detekce je založena na rozpoznávání objektů požadované barvy a tvaru ze vstupu webkamery, v tomto případě sledování červeného kruhu. Hlavní část kódu byla psaná v programu Harpia, který je pro účely zpracovávání obrazu speciálně vytvořen. Většina použitých funkcí je z knihovny OpenCV, která se zabývá počítačovým viděním. V mé práci naleznete informace o způsobech detekce hran, filtraci obrazu a vyhlazovacích filtrech. Program splňuje stanovené zadání, na základě zjištěné polohy detekovaného objektu v obraze ovládá pohyb kurzoru myši.
|
|
|
Image data segmentation
Stodůlka, Stanislav ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
A reader is acquaint with image segmentation process at the beginning of the master thesis and the most popular algorithms for image segmentation are explained and covered in the following part. Segmentation operator for Rapid Miner freeware program was created on basics of watershed transform; and in the paper was described process of development. In last section of the work segmented images are presented; and diculties of this watershed transform implementation are described.
|
|
|
Image Stabilization
Ohrádka, Marek ; Beneš, Radek (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
This thesis deals with digital image stabilization. It contains a brief overview of the problem and available methods for digital image stabilization. The aim was to design and implement image stabilization system in JAVA, which is designed for RapidMiner. Two new stabilization methods have been proposed. The first is based on the motion estimation and motion compensation using Full-search and Three-step search algorithms. The basis of the second method is the detection of object boundaries. The functionality of the proposed method was tested on video sequences with contain visible shake of the scene, which has beed created for this purpose. Testing results show that with the proper set of input parameters for the object border detection method, successful stabilization of the scene is achieved. The rate of error reduction between images is approximately about 65 to 85%. The output of the method is stabilized image sequence and a set of metadata collected during stabilization, which can be further processed in an environment of RapidMiner.
|
|
|
Detekce objektu ve videosekvencích
Šebela, Miroslav ; Beneš, Radek (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se skládá ze tří hlavních částí. Teoretického popisu transformací a metod zpracování obrazu, optického rozpoznání znaků a návrhu řešení rozpoznání registračních značek automobilu v obraze nebo videu. V teoretické části je popsána vlastní reprezentace obrazu, transformace pro vylepšení obrazu a metody segmentace regionů v obraze a jsou zde navrženy dvě metody pro optické rozpoznání znaků. Praktická část se zabývá návrhem řešení a postupem pro rozpoznání RZ. Řešení se skládá z předzpracování obrazu, segmentace regionů, detekce objektu dle jeho vlastností a následného optického rozpoznání znaků. Pro řešení byly použity metody převodu do odstínu šedé, transformace vycházející z histogramu, prahování, určení oblastí spojených obrazových bodů, detekce regionu dle jeho vlastností, optického rozpoznání znaků a porovnání zjištěných hodnot s databází registračních značek pro účely správy vjezdu do objektu.
|
|
|
Determination of Objects Similarity Based on Image Information
Rajnoha, Martin ; Kamencay,, Patrik (oponent) ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Monitoring of public areas and their automatic real-time processing became increasingly significant due to the changing security situation in the world. However, the problem is an analysis of low-quality records, where even the state-of-the-art methods fail in some cases. This work investigates an important area of image similarity – biometric identification based on face image. The work deals primarily with the face super-resolution from a sequence of low-resolution images and it compares this approach to the single-frame methods, that are still considered as the most accurate. A new dataset was created for this purpose, which is directly designed for the multi-frame face super-resolution methods from the low-resolution input sequence, and it is of comparable size with the leading world datasets. The results were evaluated by both a survey of human perception and defined objective metrics. A hypothesis that multi-frame methods achieve better results than single-frame methods was proved by a comparison of both methods. Architectures, source code and the dataset were released. That caused a creation of the basis for future research in this field.
|
host ::
RSS.