|
|
Analýza a porovnání snímků z kamery
Novotný, Václav ; Nováček, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou a porovnáním snímků z kamery. Pojednává o možnostech zpracování obrazu a hardware systému pro sběr dat. V rámci práce je vytvoření databáze snímků a realizování algoritmů, které budou zadané snímky porovnávat s referenčními a zjišťovat jejich identitu.
|
|
|
Automorfing dvou obrázků
Čermák, Pavel ; Nečas, Ondřej (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou automorfingu mezi zdrojovým a cílovým obrazem. Práce popisuje již existující metody a algoritmy pro tvorbu morfingu. Dále se práce zaměřuje na popis návrhu a realizaci metody pro tvorbu automorfingu. K tomuto účelu je zapotřebí detekovat významné body v obraze, tyto body korespondovat a podle těchto korespondencí vytvořit vlastní morfing.
|
|
|
Afinní lícování nativních a postkontrastních CT snímků mozku
Chmelík, Jiří ; Mézl, Martin (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá řešením problému registrace obrazů mozku pořízených rentgenovou výpočetní tomografií. Úvodem práce je seznámení s metodami geometrických transformací obrazů, zejména pak afinní transformací. Dále se text zabývá problematikou interpolačních metod, výpočtů podobnostních kriterií a následné optimalizace. Veškerá problematika je řešena speciálně pro trojrozměrná data. Druhá část práce je praktickou ukázkou programu v prostředí MatLab® pro registraci pořízených snímků pomocí afinní transformace, jehož součástí je také algoritmus pro odstranění schodového artefaktu, podložky pod hlavu a pacientského stolu. Jako optimalizační algoritmus je použita metoda kontrolovaného náhodného prohledávání (CRS). Vzhledem k typu medicínských obrazů poskytovaných ve formátu DICOM je součástí práce také proces jejich načtení a uložení.
|
|
|
Stanovení podobnosti objektů
Přidal, Oldřich ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo sestavit program pro nalezení objektu v obraze, jeho segmentaci a stanovení podobnosti s jiným objektem. Objekty zde reprezentují osobní automobily. V teoretické části je popsáno pořízením obrazu, možnosti jeho předzpracování, geometrické transformace a Houghova transformace. Dále jsou uvedeny také základní morfologické operace, algoritmy pro detekci významných bodů v obraze a metody stanovení míry podobnosti. Praktická část, se pak zabývá způsobem realizace jednotlivých segmentů, od pořízení snímků, přes rozbor hlavního programu a popis pomocných funkcí až po vyhodnocení výsledků stanovení podobnosti. Hlavní program je rozdělen do čtyř částí. V první je obraz předzpracován, ve druhé jsou na něj aplikovány geometrické transformace a ve třetí se stanoví podobnost objektů. Poslední část obsahuje zobrazení výsledků. Algoritmus je realizován v C++ s využitím knihovny OpenCV a prezentován formou konzolové aplikace.
|
host ::
RSS.