|
|
Popis objektů v obraze
Dvořák, Pavel ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Zukal, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá popisem segmentů identifikovaných v obraze. Nejprve jsou zde popsány základní metody segmentace, protože se jedná o proces bezprostředně předcházející popisu objektů. Další kapitola je již věnována metodám, které se zaměřují na popis takto detekovaných regionů v obraze. Jsou zde prostudovány algoritmy používané pro charakterizaci různých vlastností objektů. Vyskytují se zde části věnované barvě, umístění, velikosti, orientaci, tvaru a topologii objektu. Konec této kapitoly je věnován momentům. V dalších kapitolách jsou navrženy vhodné algoritmy pro popis segmentů obrazu a vytváření XML souborů podle standardu MPEG-7 a následně popsána jejich implementace do prostředí RapidMiner. V poslední kapitole jsou zobrazeny a popsány výsledky implementace.
|
|
|
Identifikace osob pomocí bipedální lokomoce
Krzyžanek, Jakub ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami pro nalezení člověka při chůzi v sekvenci snímků a následným hledáním důležitých bodů pro porovnání průběhu jejich pohybu a identifikaci osob. Pro vyhledání siluety člověka jsou použity shlukové metody k-means a mean shift. Předtím však je pro nalezení přibližného místa hledaného člověka použita metoda rozdílových snímků, konkrétně estimace modelu prostředí, která nám zmenší pole hledání a zkrátí čas segmentace shlukových metod. Práce se při hledání důležitých bodů soustředí na tři místa: střed hlavy a klouby kotníků obou noh. Následně jsou tyto body znázorněny na původní sekvenci snímků a porovnány se skutečnými místy výskytu středu hlavy a kotníků, které uživatel předem vyznačil. Práce se taky zabývá porovnáním získaných průběhů pohybů těchto bodů a identifikaci osob, kterým patří snímaná chůze. Ke konci jsou zkoumány problematické situace, které se vyskytly v průběhu řešení práce. Výsledkem práce je algoritmus, který v sekvenci snímků (resp. videa) najde pohybujícího se člověka a vyhledá důležité body (střed hlavy a kotníky) pro porovnání a identifikaci osoby, které patří snímaná chůze.
|
|
|
Kamerový subsystém mobilního robotu Minidarpa
Groulík, Tomáš ; Burian, František (oponent) ; Kopečný, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na problematiku mobilní robotiky a počítačového vidění. Je zde stručně představena knihovna funkcí pro zpracování obrazu OpenCV. Dále práce pojednává o zpracování obrazu a navigaci mobilního robotu pomocí obrazových dat. Zde popsané postupy jsou především segmentační metody a metody pro navigaci pomocí významných bodů v obraze.
|
|
|
Analýza a segmentace tomografických obrazů
Dorazil, Jan ; Bartušek, Karel (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí hran v obrazech magnetické rezonance a jejich segmentací. Jsou uvedeny metody detekce hran v obrazech založené na hledání maxima gradientu, metody detekující hranu pomocí průchodu nulovou hodnotou v obraze Laplaceova operátoru i metody využívající jejich kombinace. Metody jsou vzájemně porovnávány s cílem nalézt nejvhodnější metodu pro detekci čelistního kloubu. Následně je vybrána vhodná metoda segmentace pro oddělení jednotlivých částí čelistního kloubu (kondylu, jamky a disku).
|
|
| |
|
|
Software for Image Processing of Infrared Thermograms of the Lower Limbs of Diabetic Patients
Langerová, J.
The aim of this paper is to present a software that deals with the automatic processing of the thermal images of the soles of the lower limbs. This software allows to judge some important temperature details, which can help a lot during the clinical diagnosing of the diabetic foot disease or the other foot problems, such as neuropathic arthropathy or charcot arthropathy. In this paper, it is possible to find a description of the algorithm of the software as well as a presentation of the results of the analyzed thermal images.
|
|
|
GenExLib C/C++ knihovna, Referenční příručka
Kovář, Bohumil ; Schier, Jan ; Kuneš, Michal
Tato technická zpráva obsahuje referenční příručku pro GenExLib C++ softwarovou knihovnu pro analýzu mikroskopických snímků, pořízených metodou FISH. Účelem knhovny je poskytnout metody pro detekci buněčných jader a fluorescenčních signálů, obsažených ve snímku a pro vyhodnocení jejich tvaru a základních statistických parametrů. Referenční příručka obsahuje detailní popis instalace knihovny a popis jejího použití v uživatelově kódu.
|
|
|
Imaging of fluorescence emission signals from healthy and infected leaf tissues
BENEDIKTYOVÁ, Zuzana
Auto-fluorescence rostlinných pletiv může sloužit jako zdroj významných informací o biochemických a fyziologických procesech probíhající v rostlinném organismu. Je totiž vyzařována látkami vlastními rostlině, které jsou obvykle spjaty s primárním nebo sekundárním metabolismem. Rostlinná těla jsou plná fluorescenčních sloučenin, které vyzařují téměř v celém spektru viditelného a částečně i infračerveného záření. Navíc byla tato bohatá škála fluorescenčních reporterů nedávno rozšířena o paletu uměle vnesených fluorescenčních proteinů. Fluorescenční proteiny jsou novodobým nástrojem, který umožňil geneticky značit celé buňky nebo jimi obsahované struktury, studovat lokalizaci proteinů a monitorovat expresi genů nebo molekulární interakce. Zavedení zobrazovacích technik k monitorování fluorescenčních signálů otevřelo možnost získat informaci z milionů bodů současně. Neocenitelnou výhodou těchto v technik je jejich neinvazivní charakter, zachovávají integritu buněk i celého organismu. Zobrazování je vhodné zejména k studiu prostorové heterogenity, například lokalizovanou imunitní odpověď rostliny na pronikající patogen. Zobrazovací metody můžou být použity na úrovni makroskopické nebo mikroskopické, ve dvou nebo třech prostorových dimenzích. Současný pokrok v mikroskopii a zvláště multifotonová mikroskopie otevřela možnost monitorovat fluorescenční signály, které nejsou přístupné pro jednofotonové techniky. Jedným z nich je NAD(P)H fluorescence z nitra intaktního listu.
|
|
| |
|
|
Použití Matlabu pro kvantitativní analýzu růstu kvasinek
Schier, Jan ; Kovář, Bohumil
Kvantitativní analýza růstu se používá v mikrobiologii, genetice a medicínském výzkumu pro určení vlivu testované látky na růst kolonií určitého organismu (v našem článku se zabýváme koloniemi kvasinek). Jako příklady testované látky lze uvést antibiotika, mutageny, nebo léčiva. Pro vyhodnocení experimentu jsou kolonie, naočkované na Petriho misky, snímány digitální kamerou v temné komoře. Pro každý snímek je poté třeba určit pro následné statistické vyhodnocení relativní plochu porostu a celkový počet kolonií. V současné laboratorní praxi jsou tyto parametry často získávány ručním počítáním, což je proces s omezenou přesností a vysokou chybovostí. Rovněž, s ohledem na časovou náročnost ručního počítání, je omezené množství snímků, které lze rozumně zpracovat. V našem článku popisujeme nástroj pro poloautomatické počítání snímků misek, vytvořený v programovacím jazyku Matlab.
|
host ::
RSS.