|
|
Skládání snímků sítnice oka
Hladyuk, Vadym ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je sestavení kompletního snímku sítnice, z několika dílčích snímků. Do této doby neexistuje způsob, jakým by bylo možné zachytit celou sítnici v jednom snímku, proto je důležité, se touto problematikou zabývat. Text představí a detailně popíše metody, algoritmy a knihovny, které byly použity k dosažení požadovaných výsledků. Na závěr textu jsou poté demonstrováný dosažené výsledky. Problém skládání snímků sítnice byl vyřešen extrakcí cév ve snímcích sítnice, vyhledáním klíčových bodů ve snímcích, nalezením společných klíčových bodů, vypočítáním transformační matice a transformací jednoho snímku na druhý. Výsledky celé práce byly také konzultovány s očním lékařem a na základě jeho doporučení byly navrženy další možné kroky, kterými by se práce mohla dále ubírat, které jsou rozebrány v textu. Text poskytne čtenáři znalosti o očním aparátu a také představí oblast barevných modelů, formátů snímků, algoritmů pro hledání klíčových bodů, transformace snímků, dále poskytne možný způsob jak poskládat snímky sítnice a navrhne možné vylepšení.
|
|
|
Detekce dopravních přestupků na křižovatkách
Karpíšek, Miroslav ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Předložená bakalářská práce se zabývá navržením vhodného postupu pro detekci jízdy na červenou. V rámci teoretické části práce jsou popsány aktuální postupy využívané pro zpracování obrazu. Praktická část práce se zabývá vlastním návrhem programu pro automatickou detekci jízdních pruhů, sledování vozidel a určení aktuálního stavu semaforu. V práci jsou též diskutovány výsledky získané experimentováním s vytvořeným programem a diskutovány další možnosti jeho dalšího zlepšení.
|
|
|
Panoramatické snímky automaticky
Motáček, Vladimír ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým skládáním panoramatických snímků. Snímky nemusí být pořízeny pouze v horizontálním směru ani nemusí být seřazeny. Využívá základních technik jako detekce bodů v obraze Harrisovým rohovým detektorem, nalezení korespondencí těchto bodů pomocí korelace a počítání homografie metodou RANSAC. Obrázky jsou mapovány do roviny dané referenčním snímkem.
|
|
|
Deep Neural Networks for Landmark Detection on 3D Models
Kubík, Tibor ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Landmark detection is a frequent step during medical data analysis. More and more often, these data are represented in the form of 3D models. An example is a 3D intraoral scan of dentition. Deep neural networks are an appropriate way of detecting landmarks in images. In terms of 3D data, the processing comes with high memory requirements and computational time, which does not meet the needs of medical applications. In this work, I propose a method that eliminates this problem and detects landmarks on the surface of polygonal models of jaws. Different architectures of neural networks, all of which are based on the U-Net architecture, are used in this work. The multi-view approach transforms the task into a 2D domain, where the suggested networks detect landmarks by heatmap regression from several viewpoints. Using a consensus method, final estimates from multiple views are predicted in 3D space. This work introduces experiments with two consensus methods: a centroid of predictions and a geometric approach based on the RANSAC algorithm and least-squares fit. Experiments have shown that a combination of Attention U-Net, 100 viewpoints, and RANSAC consensus method, is able to detect landmarks with an error of 1.20 +- 1.81 mm, while 94.01% of landmarks is predicted with an error of less than 2 mm.
|
|
|
Detekce geometrie v mračnech bodů
Eldes, Pavol ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí jednoduché geometrie v mračnech bodů se speciálním důrazem na vlivy normál bodů na kvalitu a rychlost produkovaných výsledků. Hlavním produktem je pak aplikace demonstrující detekce ploch, koulí a válců. Na detekci je využit RANSAC algoritmus, který je v téhle práci modifikován na práci s více modelama současně. Další modifikací je úprava detekčních modelů pro přísnější výběr kandidátních útvarů.
|
|
|
Detekce odpovídajících si bodů ve dvou fotografiích
Komosný, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí navzájem si korespondujících bodů (oblastí), mezi dvojicí vzájemně posunutých rastrových obrazů (fotografií), zachycujících stejný objekt, případně některé jeho významné části a jejich synchronizací. Cílem této práce je nalézt, prostudovat a vybrat vhodné algoritmy pro detekci význačných bodů v obraze. Tyto algoritmy následně aplikovat na dvojici obrazů a pomocí vhodných postupů nalézt dvojice navzájem si korespondujících bodů a oblastí napříč obrazy. Praktickým výstupem této práce pak je aplikace realizující vybraný detektor význačných bodů, algoritmus nalezení korespondencí (podobností) oblastí, jejich synchronizaci a spojení dílčích fotografií do celkového výstupního obrazu.
|
|
|
Uniform Marker Field na válci
Kříž, Radim ; Havel, Jiří (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozšířením Uniform marker fields o možnost detekování na válci. V úvodu pojednává obecně o rozšířené realitě se zaměřením na systémy využívající markery. Diskutuje současné state-of-the-art systémy a jejich možnosti. Poté se podrobněji zabývá typem markerů Uniform Marker Field se zaměřením na jejich detekci. Zmiňuje i variantu pracující v odstínech šedi. Dále jsou v práci popsány některé zákonitosti projekce válce v reálném prostoru se zaměřením na vlastnosti, které lze využít k detekci markerů na plášti válce. Následuje návrh a popis konkrétní podoby detekčního algoritmu. Na závěr je implementace detektoru otestována a zhodnocena.
|
|
|
Identifikace 3D objektů pro robotické aplikace
Hujňák, Jaroslav ; Návrat, Aleš (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá popisem přístupu robotického 3D vidění pro aplikaci bin picking. Práce se zaměřuje na identifikaci sfér v pointcloudech nasnímaných 3D skenerem a otestování nové metody založené na konformní geometrické algebře (CGA). Rychlost, přesnost a škálovatelnost této metody je porovnána s tradiční metodou založenou na deskriptorech. Testováním bylo prokázáno, že CGA dosahuje pro testované pointcloudy obdobné přesnosti jako metoda založená na deskriptorech, ale za významně kratší čas. Přístup pomocí metody CGA se jeví slibně pro budoucí použití v robotickém 3D vidění pro identifikaci a lokalizaci sfér.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.