|
|
Fingerprint Processing
Pšenák, Patrik ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
My master's thesis deals with the different techniques used in fingerprints processing for identifying fingerprints. Using the software tool Visual C++ and functions of OpenCV library I programmed a separate application, that is able to select from a database of fingerprints the most consistent with a comparative fingerprint images, even when they are mutually shifted in the direction of axes X and Y. The next step in my program is to gather the edges of the fingerprint image. Those obtained using Canny edge detector. Furthermore, getting the contours of the image edges. To determine, whether the contours are the same, just compare some characteristic points of contours. Next I use a histogram function to determine the number of points for approximation of contours and evaluating compliance fingerprints. Since the processing of the input fingerprint image (or rather the approximation of the contour points) remains in the picture as black (background) and red (the approximation of the contour points), this means, that zero and the last element of the histogram represent the number of black and red points. Comparison is in percentage and is obtained by subtracting the approximated points of contours image from the original fingerprint image of approximated contour points of matched fingerprints. It determined, what percentage of red points have disappeared, so as to match two fingerprint images. If on the resulting figure is not left neither a red point, that corresponds to 100% of the fingerprints Compliance.
|
|
|
Obrazová analýza mitotických chromosomů
Danielová, Tereza ; Provazník, Ivo (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na obrazovou analýzu mitotických chromosomů. Zabývá se návrhem celého procesu zpracování digitálních snímků – od předzpracování snímků, až ke klasifikaci jednotlivých chromosomů, včetně jeho testování na sadě obrázků. V teoretické části práce jsou popsány cytogenetické metody, které se používají pro vizualizaci chromosomů. Tato práce se v praktické části zabývá morfologickými operacemi a klasifikačními postupy. Klasifikace chromosomu byla do 5 skupin (A - G). Všechny algoritmy jsou realizovány v prostředí MATLAB.
|
|
|
Využití metod tvarové analýzy pro klasifikaci objektů v medicínských obrazech
Karela, Jiří ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou tvarové analýzy. Popisuje některé postupy a metody, které s touto analýzou souvisí. Práce je rozdělena na teoretickou část, praktickou část a závěr. V teoretické části jsou popsané do většího detailu některé metody, s pomocí kterých poté byla řešena část praktická. Také je zde ale popsána i další teorie, která souvisí s tématem. V praktické části se poté navazuje na danou teorii a je řešen problém tvarové analýzy díky znalostem v teorii získaných. Algoritmus je otestován na medicínských datech z CT obratel. Závěr slouží jako shrnutí a zhodnocení řešení tvarové analýzy. Také slouží jako úvaha nad realizací naší metody, tedy jak by se mohlo naše řešení a výsledek zlepšit.
|
|
|
Fingerprint Processing
Pšenák, Patrik ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
My master's thesis deals with the different techniques used in fingerprints processing for identifying fingerprints. Using the software tool Visual C++ and functions of OpenCV library I programmed a separate application, that is able to select from a database of fingerprints the most consistent with a comparative fingerprint images, even when they are mutually shifted in the direction of axes X and Y. The next step in my program is to gather the edges of the fingerprint image. Those obtained using Canny edge detector. Furthermore, getting the contours of the image edges. To determine, whether the contours are the same, just compare some characteristic points of contours. Next I use a histogram function to determine the number of points for approximation of contours and evaluating compliance fingerprints. Since the processing of the input fingerprint image (or rather the approximation of the contour points) remains in the picture as black (background) and red (the approximation of the contour points), this means, that zero and the last element of the histogram represent the number of black and red points. Comparison is in percentage and is obtained by subtracting the approximated points of contours image from the original fingerprint image of approximated contour points of matched fingerprints. It determined, what percentage of red points have disappeared, so as to match two fingerprint images. If on the resulting figure is not left neither a red point, that corresponds to 100% of the fingerprints Compliance.
|
|
|
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.
|
|
|
Tvarová analýza obrazových dat
Kylián, Jakub ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá tvarovou analýzou obrazových dat, popisuje tedy metody, techniky a postupy, které k takové analýze vedou. Obsah práce je rozdělen do tří kapitol – Teoretická, řešení studentské práce a závěr. V části teorie jsou popsány metody, které jsou následně využity v části řešení, ale i obecná teorie přímo související s tématem. Pravidlem je tedy, že použitá metoda v části řešení je popsána v části teoretické do detailů, nicméně tato skutečnost nemusí nutně platit i naopak. V návaznosti na kapitolu teoretickou je řešení studentské práce. V kapitole řešení studentské práce je prezentován problém, který je, díky znalostem z teorie, vyřešen. Řešení sestává z více analytických procesů a patřičných příprav, které jsou v této části zcela jasně definovány. Poslední část, závěr, slouží jako shrnutí přípravy, průběhu a zhodnocení řešení analýzy. Zároveň může posloužit jako prostor pro prezentaci nápadů, analogií, neprezentovaných metod a jiných postupů, které by mohly mít kladný či záporný vliv na výsledek práce, tedy i na její závěr.
|
|
|
Segmentace kortikálních částí obratlů
Janštová, Michaela ; Kolář, Radim (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Práce se zabývá segmentací kortikálních částí obratlů z CT obrazových dat v programovém prostředí MATLAB. Popsána je problematika segmentačních technik, zejména metody „level-set” a její modifikace DRLSE. Tato metoda byla zvolena na základě informací získaných z článků publikovaných v odborných časopisech a také díky hojnému využití v praxi a uspokojivým výsledkům právě v oblasti segmentace kostních tkání. V závěru práce je navržená metoda testovaná na CT obrazových datech.
|
|
|
Tvarová analýza obrazových dat
Kylián, Jakub ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá tvarovou analýzou obrazových dat, popisuje tedy metody, techniky a postupy, které k takové analýze vedou. Obsah práce je rozdělen do tří kapitol – Teoretická, řešení studentské práce a závěr. V části teorie jsou popsány metody, které jsou následně využity v části řešení, ale i obecná teorie přímo související s tématem. Pravidlem je tedy, že použitá metoda v části řešení je popsána v části teoretické do detailů, nicméně tato skutečnost nemusí nutně platit i naopak. V návaznosti na kapitolu teoretickou je řešení studentské práce. V kapitole řešení studentské práce je prezentován problém, který je, díky znalostem z teorie, vyřešen. Řešení sestává z více analytických procesů a patřičných příprav, které jsou v této části zcela jasně definovány. Poslední část, závěr, slouží jako shrnutí přípravy, průběhu a zhodnocení řešení analýzy. Zároveň může posloužit jako prostor pro prezentaci nápadů, analogií, neprezentovaných metod a jiných postupů, které by mohly mít kladný či záporný vliv na výsledek práce, tedy i na její závěr.
|
|
|
Detekce částí lidského těla v obraze
Křivánek, Filip ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Šmirg, Ondřej (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá algoritmy pro detekci lidské postavy v obraze. Jsou zde popsány, prakticky vyzkoušeny a vyhodnoceny algoritmy Histogram of Oriented Gradients a Haar Cascade Classifier. Pro aplikaci je využita knihovna OpenCV, kde jsou některé metody a funkce již implementovány. Byl využit programovací jazyk C++. Cílem práce je nalezení přibližné polohy jednotlivých částí těla v oblasti detekované lidské postavy. Detekce byla použita na videu a byly zde vybrány různé metody pro zpracování a úpravu obrazu. Použity byly techniky jako prahování, oddělení pozadí, hledání největší kontury nebo optický tok. Výsledkem práce je nalézt body v oblastech, kde se nalézá daná část lidského těla.
|
|
|
Aplikace pro analýzu pohybů tenisového hráče
Kříž, Petr ; Beneš, Radek (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá segmentací částí postavy tenisového hráče pro analýzu jeho pohybu. Byla využita knihovna OpenCV s programovacím jazykem C++. Použity byly techniky zpracování obrazu jako prahování, oddělení pozadí, hledání největší kontury, Haarova detekce, Kalmanova filtrace. Pro výpočet 3D souřadnic segmentovaných bodů byla použita technika lineární triangulace.
|
host ::
RSS.