|
Evaluation of Image Quality and Camera Setup
Ondris, Ladislav ; Fučík, Otto (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
This work aims to develop a foundation for a general-purpose camera capable of updating its parameters based on the observed scene. This approach combines image quality assessment metrics with scene recognition. A set of metrics was collected, such as those used to assess contrast and sharpness. Additionally, a scene recognition machine learning model was developed to identify the scene, which serves as the basis for selecting appropriate camera parameters tailored to the specific scene. The work demonstrates the practical application of utilizing the metrics to optimize selected Image Signal Processor parameters and to detect optical aberrations.
|
|
Detection and evaluation of distorted frames in retinal image data
Vašíčková, Zuzana ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The master's thesis deals with detection and evaluation of distorted frames in retinal image data. The theoretical part contains brief summary of eye anatomy and methods for image quality assessment generally, and also particularly on retinal images. The practical part is carried out in programming language Python. It contains preprocessing of the available retinal images in order to create an appropriate dataset. Further a method for evaluation of three types of blur in distorted retinal images is proposed, specifically Inception-ResNet-v2 model. This method is not feasible and thus another method consisting of two steps is designed - classification of the type of blur and subsequently evaluation of the particular blur level. Filtered Fourier spectrum is used to classify the type of blur and features extracted by ResNet50 serve as the input for regression model. This method is further extended with initial step of detection of blurred frames in retinal sequences.
|
|
Kontrola zobrazení textu ve formulářích
Moravec, Zbyněk ; Juránek, Roman (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je kontrola správného zobrazení textů tlačítek na fotografiích displeje. Tyto fotografie obsahují různá zkreslení, která jsou komplikací pro následné rozpoznávání grafických elementů v obraze. Práce popisuje několik přístupů detekce formulářových tlačítek, dále popisuje implementovanou detekci, která využívá popisu tvarů kontur. Na takto nalezených tlačítkách je poté provedeno rozpoznání samotných vad zobrazení. Práce se také zaobírá automatickým výběrem nejkvalitnější fotografie k dokumentačním účelům.
|
|
Program pro hodnocení kvality obrazu s využitím neuronové sítě
Šimíček, Pavel ; Kratochvíl, Tomáš (oponent) ; Slanina, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá hodnocením kvality obrazu pomocí neuronových sítí. V první části jsou popsány dva základní způsoby hodnocení kvality obrazu. Jsou to subjektivní hodnocení při kterém skupina diváků sleduje obraz vyjadřuje názor na jeho kvalitu a objektivní hodnocení, které je založeno na výpočtu hodnot podle matematických vztahů. Podrobně je rozebrána objektivní metoda výpočtu SSIM indexu. V druhé části jsou popsány základy umělých neuronových sítí. V programu Matlab byla vytvořena neuronová síť, která na základě SSIM indexu simuluje subjektivní hodnocení kvality obrazu.
|
|
Srovnání metod měřicích kvalitu obrazů
Škurla, Adam ; Klíma, Ondřej (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá metódami merajúcimi kvalitu obrazu a porovnaním ich výkonnosti v súvislosti s kompresnými štandardmi JPEG a JPEG 2000. V prvej časti približuje problematiku merania kvality obrazu, zmieňuje existujúce a používané metódy a detailnejšie popisuje vybrané z nich. V druhej časti popisuje použitý postup pri získaní subjektívneho a objektívneho hodnotenia kvality obrázkov. Ďalej porovnáva získané subjektívne výsledky a výsledky určené objektívnymi metódami. Záver poskytuje vyhodnotenie získaných výsledkov a určenie najvhodnejších metód na meranie kvality obrázkov vytvorených pomocou vyššie uvedených kompresných štandardov.
|
|
Processing of image sequences from fundus camera
Klimeš, Filip ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The aim of my master's thesis was to propose a method of retinal sequence analysis which will evaluate the quality of each frame. In the theoretical part, I will also deal with the properties of retinal sequences and the way of registering the images of the fundus camera. In the practical part the method of evaluating image quality is implemented. This algorithm is tested on real retinal sequences and its success is assessed. This work also evaluates the impact of proposed method on the registration of retinal images.
|
|
Deep Learning based compression of 360° images
Budáč, Adam ; Boleček, Libor (oponent) ; Kufa, Jan (vedoucí práce)
This diploma thesis deals with 360° image compression based on deep learning. The thesis describes the representation and deformations of a 360° image. It then describes conventional compression methods and methods using machine learning, deep learning and deep neural networks for 360° image compression. Part of the work is the creation of a dataset, which consists of ten 360° images, and the design of a framework that enables image compression using conventional codecs and algorithms based on machine learning, deep learning, and deep neural networks. Images from the dataset are compressed using five conventional codecs and four deep learning algorithms. The quality of compressed images is measured using seven objective metrics and one subjective test. As a result of the experiment, the conventional methods achieved higher compression quality than the methods using deep learning, and the computational complexity of the conventional methods is lower compared to the methods using deep learning.
|
|
Detection and evaluation of distorted frames in retinal image data
Vašíčková, Zuzana ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The master's thesis deals with detection and evaluation of distorted frames in retinal image data. The theoretical part contains brief summary of eye anatomy and methods for image quality assessment generally, and also particularly on retinal images. The practical part is carried out in programming language Python. It contains preprocessing of the available retinal images in order to create an appropriate dataset. Further a method for evaluation of three types of blur in distorted retinal images is proposed, specifically Inception-ResNet-v2 model. This method is not feasible and thus another method consisting of two steps is designed - classification of the type of blur and subsequently evaluation of the particular blur level. Filtered Fourier spectrum is used to classify the type of blur and features extracted by ResNet50 serve as the input for regression model. This method is further extended with initial step of detection of blurred frames in retinal sequences.
|
|
Srovnání metod měřicích kvalitu obrazů
Škurla, Adam ; Klíma, Ondřej (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá metódami merajúcimi kvalitu obrazu a porovnaním ich výkonnosti v súvislosti s kompresnými štandardmi JPEG a JPEG 2000. V prvej časti približuje problematiku merania kvality obrazu, zmieňuje existujúce a používané metódy a detailnejšie popisuje vybrané z nich. V druhej časti popisuje použitý postup pri získaní subjektívneho a objektívneho hodnotenia kvality obrázkov. Ďalej porovnáva získané subjektívne výsledky a výsledky určené objektívnymi metódami. Záver poskytuje vyhodnotenie získaných výsledkov a určenie najvhodnejších metód na meranie kvality obrázkov vytvorených pomocou vyššie uvedených kompresných štandardov.
|
|
Modern Methods for Image Quality Assessment
Nováček, Petr
This paper deals with the comparison of Image Quality Assessment (IQA) algorithms. The test gallery of colour calibre images were captured for comparison of IQA algorithms. Test gallery was captured by two cameras with a different type of sensors – CMOS with Bayer mask and a Foveon sensor.
|