|
|
Detekce význačných bodů v obraze
Duda, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí význačných bodů v obraze. Primárním cílem je vytvořit aplikaci pro vytváření panoramatických fotografií, která bude na této detekci založena. Aplikace bude využívat detektor SIFT pro nalezení klíčových bodů obrazů. Následně algoritmem RANSAC zjistí geometrickou konzistenci bodů obrazů a podle této geometrické konzistence pak transformuje obrázky tak, aby vytvářeli panorama. Nakonec budou použity techniky pro vyhlazení přechodů mezi fotografiemi.
|
|
|
Detekce a sledování objektů pomocí význačných bodů
Bílý, Vojtěch ; Hradiš, Michal (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí a sledováním objektů pomocí význačných bodů. Jsou zde popsány existující přístupy k této problematice. Je zde navržená inovovaná metoda detekce objektů založená na Obecné Houghově transformaci a iterativním prohledáváním Houghova prostoru. Na nejrůznějších typech objektu je demonstrována univerzálnost navrženého detektoru. Sledování objektů je řešeno detekcí objektu snímek po snímku.
|
|
|
Rekonstrukce 3D scény z obrazových dat
Hejl, Zdeněk ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje rekonstrukci 3D scény z fotografií a videozáznamů za pomocí přístupu Structure from motion. Na základě této metody byl implementován program schopný automatické výroby mračen bodů a polygonální sítě z běžných fotografií a videozáznamů. Program využívá řadu existujících i vlastních řešení, které jsou přehledně spojeny do jednoho snadno spustitelného celku. Dílčími kroky rekonstrukce jsou: detekce význačných bodů pomocí algoritmu SIFT, porovnávání snímků, algoritmus Bundle adjustment, stereoskopické algoritmy a výroba polygonálního modelu z mračna bodů pomocí knihovny PCL. V implementaci jsou využity programy Bundler a PMVS. K výrobě polygonálních modelů byl využit algoritmus Poisson surface reconstruction, dále jednoduchá triangulace a vlastní metoda rekonstrukce založená na segmentaci rovin.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Detekce objektů pomocí Kinectu
Švec, Ján ; Zahrádka, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí objektů pomocí Kinectu. Kinect je pohyb snímající zařízeni od společnosti Microsoft pro hrací konzoli Xbox 360. Cílem práce bylo zhodnotit existující přístupy a postupy používající pro detekci nejen obraz z kamery, ale i hloubkovou mapu (RGB-D senzor). Blíže se práce zabývá nástrojem RoboEarth, jeho instalací, nastavením, tvorbou 3D modelu a detekcí. Samotná detekce byla v práci zkoumána experimentálně a také vyhodnocena.
|
|
|
Detekce poznávací značky v obraze
Vacek, Michal ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V první části se práce zabývá již známými metodami detekce značek. Jsou zde popsány metody využívající zpracování obrazu, AdaBoost, či detekci extrémních regionů. Následuje návrh a implementace vlastního přístupu k detekci poznávacích značek využívající lokální detektory k vytvoření slovníku vizuálních slov. V závěru je metoda vyhodnocena.
|
|
|
Živé panorama
Jalůvková, Lenka ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na tvorbu živých panoramat. Jedná se o inovativní reprezentaci dat ze streamujících kamer. Vstupem je video ze streamujících kamer, výstupem je také stream - panorama neustále se překreslující podle aktuální polohy kamery. Výsledné řešení je založeno na algoritmu SIFT pro hledání klíčových bodů ve snímcích, dále na algoritmu RANSAC pro výpočet homografie sloužící k následnému plynulému spojování snímků. Spoje snímků jsou váhovány pro lepší překreslování v panoramatu. Funkčnost navrhnutého řešení byla otestována na řadě testovacích video nahrávek.
|
|
|
Vyhledávání fotografií v databázi podle příkladu
Dobrotka, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá vyhledáváním fotografií v databázi podle příkladu. Práce byla vytvo\-ře\-na s cílem vyvinout aplikaci, která bude porovnávat různé přístupy vyhledávání fotografií v databázi. Jedná se o základní přístup, který spočívá v detekci klíčových bodů, extrakci lokálních příznaků a tvorbě vizuálního slovníku algoritmem shlukování - k-means. Pomocí vizuálního slovníku je spočítán histogram četnosti výskytu vizuálních slov - Bag of Words (BoW), který reprezentuje fotografii jako celek. Po aplikování vhodné metriky dojde k vyhledání podobných fotografií. Druhý přístup představují hluboké konvoluční neuronové sítě (DCNN), které jsou využity k extrakci příznakových vektorů. Tyto vektory jsou použity na tvorbu vizuálního slovníku, který slouží opět k výpočtu BoW. Postup je pak podobný jako v prvním přístupu. Třetí přístup počítá s extrahovanými vektory z DCNN jako s BoW vektory. Následuje aplikace vhodné metriky a vyhledání podobných fotografií. V závěru práce jsou popsány použity přístupy, uvedeny experimenty a závěrečné vyhodnocení.
|
|
|
Tvorba panoramatických fotografií
Cacek, Pavel ; Čadík, Martin (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického skládání panoramatických fotografií z jednotlivých snímků. Postupně rozebírá jednotlivé kroky algoritmů, a metody v nich používané, které jsou využívány při tvorbě panoramat. Dále se zaměřuje na návrh vlastního systému založeného na diskutovaných metodách pro konstrukci panoramat. Tento systém je v rámci práce realizován pomocí knihovny OpenCV, a je k němu vytvořeno grafické rozhraní za pomoci knihovny Qt. Nakonec jsou zhodnoceny výstupy tohoto navrženého a implementovaného systému na dostupných datových sadách.
|
|
|
Úprava obecného stereo páru obrazů do jednoduché stereo geometrie
Peloušek, Jan ; Schimmel, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o základech epipolární geometrie, vysvětluje způsob automatické detekce korespondujících bodů, popisuje principy tvorby fundamentální matice a konečně tvorby mezilehlého pohledu. Dále jsou zde popsány některé základní funkce knihovny OpenCV od firmy Intel, které s danou problematikou souvisí, potažmo popisuje způsob počítačového zpracování stereo-páru. Součástí práce je také samostatná aplikace, vytvořená v jazyce C++, konkrétně ve vývojovém prostředí Borland C++ Builder 6.0 za pomocí knihovny OpenCV. Tato aplikace umožňuje demonstrovat některé zde uvedené pojmy. Zejména potom výpočet fundamentální matice a tvorbu mezilehlého pohledu. V souvislosti s použitím prostředí Borland C++ Builder 6.0 je zde také popsán způsob integrace OpenCV do tohoto prostředí.
|
host ::
RSS.