|
|
Computational methods in single molecule localization microscopy
Ovesný, Martin ; Hagen, Guy Michael (vedoucí práce) ; Plášek, Jaromír (oponent) ; Fliegel, Karel (oponent)
Výpočetní metody v jednomolekulové lokalizační mikroskopii Abstrakt Fluorescenční mikroskopie je jedním z hlavních nástrojů biomedicínského výzkumu díky tomu, že se jedná o neinvazivní nedestruktivní a vysoce specifickou zobrazovací metodu. Bohužel optický mikroskop je difrakčně limitovaný systém, což znamená, že nejvyšší dosažitelné rozlišení je přibližně 250 nm laterálně a 500 nm axiálně. Jelikož většina buněčných struktur, o které se výzkumníci zajímají, je menší, zvýšení rozlišovací schopnosti je velice důležité. V posledních letech bylo vyvinuto několik metod, které umožňují zobrazování za hranicí difrakce. Jednou z nich je jednomolekulová lokalizační mikroskopie, která dokáže rozlišit detaily až do 5nm. Tato metoda je však velmi výpočetně náročná. Vývoj metod pro zobrazování a analýzu dat z jednomolekulové lokalizační mikroskopie je předmětem této práce. V lokalizační mikroskopii je obraz se superrozlišením zrekonstruován z dlouhé sekvence kon- venčních obrázků jednotlivých řídce distribuovaných fotoaktivovaných molekul. Ty jsou systematicky lokalizovány se subdifrakční přesností. V této práci jsme navrhli, implementovali a experimen- tálně ověřili sadu metod pro automatické zpracování, analýzu a vizualizaci dat pořízených jed- nomolekulovou lokalizační mikroskopií....
|
|
|
Moderní metody restaurace audiosignálů
Kalník, Jan ; Mangová, Marie (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o moderních metodách restaurace audiosignálu. Hlavními použitymi metodami budou řídké reprezentace signálu, které budou implementovány v programu MATLAB pomocí toolboxů LTFAT a UNLocBoX. Dále se budeme snažit dosáhnout co nejkvalitnější rekonstrukce a poté tyto vysledky porovnat jak subjektivně tak objektivně.
|
|
|
Metody pro zvýšení bitové hloubky fotografií
Záviška, Pavel ; Koldovský, Zbyněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je aplikace problematiky řídkých reprezentací na úlohu zvyšování bitové hloubky fotografií. Jsou popsány základní metody pro zvyšování bitové hloubky a následně je představena metoda využívající řídké reprezentace obrazového signálu. Jednotlivé metody jsou naprogramovány v prostředí Matlab. Výsledky implementovaných metod jsou porovnány pomocí objektivních ukazatelů PSNR, SSIM i subjektivně pomocí online dotazníku.
|
|
|
Inpainting of Missing Audio Signal Samples
Mach, Václav ; Polec,, Jaroslav (oponent) ; Koldovský,, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Recently, sparse representations of signals became very popular in the field of signal processing. Sparse representation mean that the signal is represented exactly or very well approximated by a linear combination of only a few vectors from the specific representation system. This thesis deals with the utilization of sparse representations of signals for the process of audio restoration, either historical or recent records. Primarily old audio recordings suffer from defects like crackles or noise. Until now, short gaps in audio signals were repaired by interpolation techniques, especially autoregressive modeling. Few years ago, an algorithm termed the Audio Inpainting was introduced. This algorithm solves the missing audio signal samples inpainting using sparse representations through the greedy algorithm for sparse approximation. This thesis aims to compare the state-of-the-art interpolation methods with the Audio Inpainting. Besides this, l1-relaxation methods are utilized for sparse approximation, while both analysis and synthesis models are incorporated. Algorithms used for the sparse approximation are called the proximal algorithms. These algorithms treat the coefficients either separately or with relations to their neighbourhood (structured sparsity). Further, structured sparsity is used for audio denoising. In the experimental part of the thesis, parameters of each algorithm are evaluated in terms of optimal restoration efficiency vs. processing time efficiency. All of the algorithms described in the thesis are compared using objective evaluation methods Signal-to-Noise ratio (SNR) and PEMO-Q. Finally, the overall conclusion and discussion on the restoration results is presented.
|
host ::
RSS.