|
|
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.
|
|
|
Detekce elipsy v obraze
Hříbek, Petr ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce představuje algoritmy používané pro detekci elipsy v obraze. Každá metoda je teoreticky popsána ve vlastní podkapitole. Mezi popisované metody patří mimo jiné Houghova transformace, Náhodná Houghova transformace, RANSAC, genetické algoritmy a jejich různé úpravy a optimalizace. Dále jsou popsány modifikace stávajících postupů s cílem dosažení lepších výsledků, jedná se o Obloukovou MHT, Kombinaci NMHT a Detekci metodou nejmenších čtverců. Předposlední kapitolou je popis testování parametrů rychlosti, úspěšnosti a přesnosti implementovaných algoritmů. Závěr práce shrnuje výsledky dosažené testováním a jednotlivé metody komentuje.
|
|
|
Modul pro rozpoznávání nápisů pro robota
Hartman, Zdeněk ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje návrh modulu pro detekci a rozpoznávání nápisů pro použití v robotických systémech. K detekci znaků je použita Stroke Width transformace, která je aplikována na vstupní hranový obraz. Ve výstupním obraze po Stroke Width transfromaci jsou nalezeny spojité oblasti. K seskupení znaků do slov a detekci orientace slov je použita Houghova transformace aplikována na vytvořený binární obraz, který obsahuje body odpovídající pozici nalezených spojitých oblastí. K rozpoznání nápisů v detekovaných oblastech je použita knihovna Tesseract. Před provedení rozpoznávání jsou detekované oblasti extrahovány a natočeny do vodorovné polohy. Takto navržený detektor dokáže detekovat i natočený text. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti detekce 75% nad testovací sadou "informační tabule".
|
|
|
Systém pro rozpoznávání 2D čárových kódů
Sedlář, Martin ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá čtením 2D čárových kódů. Na začátku je uveden stručný přehled nejpoužívanějších čárových kódů. Dále se hlavně práce zabývá QR kódy. Vysvětlena je jejich struktura, složení a pravidla pro jejich tvorbu a čtení. Nastíněna je problematika uspořádání scény při jejich snímání. Popsán je algoritmus pro čtení QR kódů, který je psaný v jazyce C++ a využívá knihovnu OpenCV.
|
|
|
Houghova transformace pro detekci kružnic
Kazík, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na implementaci algoritmu Houghovy transformace pro detekci kružnic. Algoritmus je implementován v jazyce C++ za použití volně dostupné knihovny OpenCv [5]. Jako implementační prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2008. V první kapitole je obecně popsána klasická Houghova transformace pro detekci přímek a kružnic. Dále práce obsahuje popis jednotlivých kroků algoritmu Houghovy transformace a popis funkcí OpenCv, které jsou v těchto krocích použity. Podrobně jsou popsány funkce pro převedení obrazu do stupňů šedi, vyhlazení obrazu Gaussovým filtrem a Cannyho hranový detektor pro nalezení hran ve vyhlazeném obraze. Efektivita a rychlost algoritmu je zvýšena zavedením funkce pro vyhledání potenciálních středů. Princip hledání potenciálních středů je založen na faktu, že přímka kolmá na sečnu kružnice a zároveň procházející středem sečny vždy prochází také středem kružnice samotné. Výsledky jednotlivých fází algoritmu (převedení do stupňů šedi, vyhlazení Gaussovým filtrem, detekce hran, vytvoření akumulátoru potenciálních středů a vykreslení kružnic) jsou prezentovány na ultrazvukovém snímku kolagenové tepenní náhrady. V druhé části práce je algoritmus Houghovy transformace využit pro detekci tepny ve snímcích videosekvence zachycené ultrazvukem. Je zde popsána automatizovaná metoda vyhodnocování úspěšnosti detekce tepny. Úspěšnost detekce je testována při změně důležitých parametrů algoritmu. Ze série testů jsou určeny ideální parametry algoritmu pro detekci tepny v dané videosekvenci.
|
|
|
Zpracování obrazu mikroskopických vzorků
Janda, Ondřej ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Práce se zabývá zpracováním obrazových dat mikrobiologických snímků. Jsou probrány základní a použité metody zpracování obrazu. Dále je uveden teoretický biologický úvod do zkoumaných dat. Nedílnou součástí je aplikace v prostředí Matlab aplikující tyto metody na skutečná data. Součástí zadání je i tvorba uživatelského prostředí a poskytnutí dokumentace.
|
|
|
Aplikace s 3D laserovým dálkoměrem SICK
Fritz, Tomáš ; Krček, Petr (oponent) ; Marada, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vyžitím 3D laserového dálkoměru pro potřeby autonomních mobilních systémů. 3D skener je postaven jako rozšíření 2D laserového dálkoměru rotačním modulem. V první části práce je popsán samotný laserový dalkoměr SICK LMS 291, jeho polohovatelná konstrukce a použité programové prostředky. Druhá část se zabývá návrhem a implemetací algoritmů pro čtení dat a jejich zpracování metodami rekonstrukce povrchu, oktalového stromu a segmentace objektů pomocí Houghovi transformace.
|
|
|
Sledování čáry pro poštovního robota
Juhas, Miroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Práce popisuje základy metod a postupů v počítačovém vidění a také obsahuje návrh praktického uplatnění získaných poznatků na úloze - sledování čáry pro poštovního robota. První část práce obsahuje základní teoretické poznatky z oboru počítačového vidění, které jsou nezbytné pro pochopení následujícího řešení, a je tedy úvodem do samotné podstaty problematiky. V druhé části práce je uveden postup řešení. Je uvedeno samotné řešení jednotlivých kroků, kterými jsou předzpracování obrazu, segmentace, detekce trajektorie a vlastní algoritmus řízení směru pohybu, a zhodnoceny výsledky jednotlivých kroků. V závislosti na dosažených výsledcích jsou zde vybrány metody vhodné pro použití v řešené úloze. V souvislosti s prací jsou uvedeny i zkušenosti aplikace algoritmu na platformě UTAR. V závěru jsou zhodnoceny a shrnuty výsledky dosažené během řešení jednotlivých bodů zadání.
|
|
|
Určení a vizualizace souřadného systému rohovky během implantace čočky
Hudec, Jiří ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje postup vložení polárního souřadného systému do video záznamu z operace šedého zákalu na oční klinice ve Zlíně. V teoretické části práce jsou diskutovány požadavky vzhledem k zobrazení polárního souřadného systému, mezi které patří také eliminace rotačních pohybů oka pomocí snímků ze štěrbinové lampy. Zároveň je kladen důraz na rychlost zpracování obrazových dat. V praktické části, byla na základě požadavků vytvořena metoda pro detekci středů ve snímcích štěrbinové lampy a video sekvence a metoda eliminující případnou rotaci oka. K realizaci programového řešení byly použity metody, jako například Otsu metoda, Houghova transformace, metoda dvou kolmých projekcí, nebo metoda vzájemné korelace. Ve spolupráci s oční klinikou Gemini bylo navržené programové řešení testováno na anonymizovaných datech 22 očí v programovém prostředí Matlab.
|
|
|
Biometrie s využitím snímků duhovky
Tobiášová, Nela ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrické techniky jsou v současné době velmi rozšířené vědní odvětví. Biometrií je myšleno automatizované rozpoznávání osob na základě jejich anatomických rysů, v případě této diplomové práce duhovky oka. Rozpoznání pomocí duhovky se jeví jako nejslibnější z důvodu neinvazivního přístupu a nízké chybovosti. Zakladatelem biometrie oka je John G. Daugman. Z jeho prací vycházejí téměř všechny současné publikace. Tato diplomová práce se zabývá biometrií s využitím snímků duhovky. V úvodní části jsou popsány principy metod z oblasti biometrie na základě snímků duhovky. Následuje první praktická část věnovaná návrhu a realizaci dvou vybraných metod pro detekci vnitřní hranice duhovky. Třetí část této práce uvádí návrh a realizaci metody zpracování snímků duhovky za účelem klasifikace osob. Poslední kapitola je věnovaná vyhodnocení dosažených výsledků a jejich porovnání s publikovanými metodami.
|
host ::
RSS.