|
|
Tvarová klasifikace pro detekci chybně segmentovaných kostí v CT datech
Janovič, Tomáš ; Jan, Jiří (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Práce pojednává o možnostech využití tvarové klasifikace pro detekci chybně segmentovaných (přerušených) kostí v datech výpočetní tomografie (CT). Je provedena rešerše publikovaných metod a algoritmů zabývajících se segmentací kostních struktur v CT datech. Následně je implementována segmentace kortikálních částí kostí metodou prostého prahování s globálním prahem. Práh je určen optimalizovaným proložením histogramu vybraným typem pravděpodobnostního rozdělení. Dále jsou popsány deskriptory, kterými lze kvantitativně popisovat tvary objektů v obrazu. Následně je implementována extrakce kontur a je aplikován vyhovující tvarový deskriptor - kumulativní úhlová funkce. Finálně jsou pomocí spojité vlnkové transformace detekovány body, které mohou potenciálně indikovat chybně segmentované kosti. Zmíněná technika je testována na reálných CT datech.
|
|
|
Vizuální kontrola
Lancz, Michal ; Honec, Peter (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto semestrálna práca sa zaoberá problematikou vizuálnej kontroly. Ako kontrolované objekty sú zvolené ihly. V práci sú popísané základné poznatky k téme počítačového videnia. V prvej časti sú rozpísané metódy spracovania obrazu ako sú vyhladzovacie filtre a hranové filtre. Zvolené programovacie prostredie je Matlab. Pomocou tohto programu sa dajú prezentovať výsledky jednotlivých metód a výsledky sa ľahko môžu porovnávať. V ďalšej časti sú uvedené príklady výsledných použitých metód na vzorovom obrázku.
|
|
|
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.
|
|
|
Vyhledávání textu
Burlak, Vladimír ; Macho, Tomáš (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje základní způsoby segmentace obrazu za účelem oddělení textu od pozadí. V první části jsou popsány obecné metody, určené pro zpracování obrazu. Je zde popsáno prahování, detekce hran a redukce šumu. V druhé části jsou definovány kategorie textu v obraze. Třetí část je zaměřena na program, pomocí kterého bude obraz segmentován.
|
|
|
Volné algebraické struktury a jejich využití pro segmentaci digitálního obrazu
Čambalová, Kateřina ; Solovjovs, Sergejs (oponent) ; Pavlík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami segmentace obrazu. Na principu prahování je postavena metoda fuzzy segmentace. Ta je zobecněna do vícekriteriální metody. Celá metoda je podepřena teorií volných algeber. Přes uspořádané množiny na vlastnostech obrazu je vytvořen volný distributivní svaz, jehož prvky jsou termy použitelné k prahování. Je představen rozklad na třídy ekvivalence, které mohou tvořit možné výsledky segmentace. V závěru jsou představeny použité algoritmy a navrženy metody jejich zrychlení. Dále je představena metoda možného odčítání objektů.
|
|
|
Segmentace významných objektů v barevných oftalmologických obrazech
Malínský, Miloš ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Optický disk a žlutá skvrna patří mezi hlavní prvky sítnice. Jejich detekce a rozměření sehrává významnou roli v diagnostice očních onemocnění. Tato práce popisuje metody detekce optického disku a žluté skvrny v barevných oftalmologických obrazech. Jedná se o nalezení středu žluté skvrny a optického disku, u kterého je dále detekována vnější hranice. Existuje řada metod pro segmentaci těchto prvků z retinálních obrazů. Všeobecně přijatá detekční metoda však není známa z důvodu existence různých technik pořizování dat s rozlišnými charakteristikami. Diplomová práce popisuje veškerý proces detekce, od předzpracování přes segmentaci k závěrnému zpracování. Prezentované metody jsou založeny na kombinaci korelačních technik, Houghovy transformace, aktivních kontur a morfologických operací. Výsledné kontury optického disku jsou zpracovány a kvantitativně vyhodnoceny pomocí porovnání s konturou označenou zkušeným oftalmologem. Diplomová práce obsahuje množství obrázků, které mají usnadnit pochopení aplikované detekce.
|
|
|
Filtrace signálů EKG s využitím vlnkové transformace
Staša, Josef ; Kolář, Radim (oponent) ; Kozumplík, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámení s filtrací signálu využitím vlnkové transformace. Metoda, v této době poměrně hojně využívána, dosahuje při filtraci signálů velmi uspokojivých výsledků. Úkolem bylo využití vlnkové transformace při filtraci EKG signálů. Na začátku se v práci zabývám samotným vznikem EKG signálu, dále pak vlnkovou filtrací obecně. V praktické části semestrálního projektu jsme realizovali wienerovský filtr založený na DTWT v prostředí Matlab, uvedli výhody a nevýhody a na závěr srovnali s klasickou lineární filtrací.
|
|
|
Hodnocení kvality snímků sítnice
Tvarůžek, Marek ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vlastnostmi barevných snímků sítnice, které jsou pořízeny digitální fundus kamerou a principem funkce těchto kamer. Podrobněji jsou zde popsány základní operace pro předzpracování nejen snímku sítnice, ale i pro ostatní biomedicínské obrazy. Teoretické poznatky z těchto základních operací pro zpracování obrazu jsou využíty k vytvoření algoritmu v programovém prostředí Matlab pro kvantitativní hodnocení kvality snímku sítnice i modelových dat z hlediska zaostření. Zjištěné výsledky jsou porovnány a zaneseny do grafických závislostí.
|
|
|
Segmentace v mikroskopických obrazech z rostlinných preparátů
T.Kovács, Matúš ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá segmentáciou v mikroskopických obrazoch z rastlinných preparátov. Popisuje význam histogramu pre získavanie informácií o obrázku, využitie vlnkovej transformácie na predspracovanie obrazu. Rozdeľuje segmentačné metódy a charakterizuje ich. Využíva programové prostredie MATLAB na praktické overenie teoretických predpokladov a na navrhovanie softwareovej aplikácie. Realizuje program, ktorý plne automaticky analyzuje a vyhodnocuje mikroskopické obrazy.
|
|
|
Automatic detection of neural fibers losses
Václavek, Martin ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on detection of loss in nerve fibre layer on colour pictures of retina, witch are makes by fundus camera. It describe every simple objects of retina, optic nerve head, macula lutea and vascular bed. It detect optic nerve head and his near area, witch is general for detection of breakdownds. It use several metodes of picture adjusting for picture elaboration and objects detection (segmentation, thresholding, enhancement, hough transformation ). The detection of loss in nerve fibre layer is based on comparing of statistic parameters ( average, standart deviation, skewness coefficient and kurtosis coefficient histogram, entropy ) in choosed areas with and withou destruction of nerve layers. Vascular bed have badwatsh on results, cause of this we using hand choosing of essay.
|
host ::
RSS.