|
|
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.
|
|
|
Restaurace poškozených audiosignálů pomocí řídkých reprezentací
Mokrý, Ondřej ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na problém doplnění úseku chybějících dat audiosignálu. Audiosignál je pomocí diskrétní Gaborovy transformace převeden na řídký vektor. Problém doplnění dat při zachování řídkosti reprezentace je formulován jako optimalizační úloha, která je následně řešena algoritmem Douglas-Rachford. Oproti stávajícím přístupům je navíc algoritmus doplněn o návrh metody pro kompenzaci poklesu energie v úseku doplněných vzorků výsledného signálu.
|
|
|
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.
|
|
|
Učení slovníku pro rekonstrukci řídkého signálu
Ozdobinski, Roman ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Mach, Václav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá učením slovníku pro rekonstrukci signálu na základě řídkých reprezentací. Jsou zde popsány způsoby tvorby statických a přizpůsobených slovníkových matic, které jsou užité s aproximativním algoritmem Orthogonal Matching Pursuit k rekonstrukci skupiny chybějících vzorků ve zvukovém signálu. Je zde teoreticky rozebrán algoritmus pro učení K-SVD slovníku společně s jeho implementací v prostředí Matlab. Dále jsou vybrané slovníky porovnávány na různých typech zvukového signálu.
|
|
|
Metody pořízení a zpracování obrazů založené na řídkých reprezentacích
Talár, Ondřej ; Mach, Václav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá rekonstrukčními možnostmi, které poskytuje řídká reprezentace signálů. Tato reprezentace zmenšuje signál na pouhý vektor prvků, které ukazují na části signálu ve slovníkové matici. Je nastíněna problematika s kvantovaným signálem a připomenuty druhy modulací, při kterých dochází ke kvantizaci a její způsoby. K řešení je zvolen algoritmus Douglas-Rachford, který nám umožňuje přibližovat se postupně k množině všech přijatelných řešení. Na konci je předvedeno řešení problému a několik testů pro ukázku funkce vytvořeného programu.
|
|
|
Moderní metody potlačování šumu v audiosignálu založené na fázi
Skyva, Pavel ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá moderními metodami potlačování šumu ve zvukovém signálu. Rekonstrukce audiosignálu ze zašuměných dat je realizována především za využití fázové informace signálu a její derivace. K rekonstrukci se také využívá tzv. řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Condatova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR) a stručně také pomocí subjektivního hodnocení.
|
|
|
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.
|
|
|
Moderní metody restaurace poškozených audiosignálů
Mokrý, Ondřej ; Koldovský,, Zbyněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problémem doplňování souvislého úseku chybějících vzorků v digitálním audiosignálu. Tento problém je formulován jako optimalizační úloha, při níž v množině přípustných rekonstruovaných signálů hledáme takový, jehož reprezentace při vhodně zvolené transformaci je co nejvíce řídká. Popsány jsou různé konkrétní formulace, a to analyzující i syntetizující model jak pro konvexní, tak i pro nekonvexní úlohu. Pro uvedené formulace jsou navrženy algoritmy k jejich řešení a v konvexním případě je navíc metoda doplněna o různé postupy pro kompenzaci poklesu energie v doplněném úseku signálu. Všechny navržené algoritmy jsou otestovány na reálných nahrávkách a je ukázána jejich konkurenceschopnost ve srovnání se současným stavem problematiky (state-of-the-art).
|
|
|
Separace dynamické a statické složky v sérii obrazů
Gebrtová, Karolína ; Kosová, Petra (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na separaci statické a dynamické složky videa, kde pozadí zůstává stejné a pouze malé části jsou v pohybu. Takové video je reprezentováno nízkohodnostní a řídkou složkou. Díky nízkohodnostní struktuře může být pozadí odseparováno pomocí mediánového filtru a metody dynamických modů. Dále bude využita tzv. robustní analýza hlavních komponent, která je formulována jako optimalizační úloha. Práce je navíc doplněna o možné způsoby vykreslení výsledků.
|
|
|
Restaurace signálu po průchodu limiterem s použitím psychoakustického modelu
Kramář, Denis ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Záviška, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím řídkých reprezentací signálu za účelem restaurace audiosignálu poškozeného clippingem. Nejprve je zde probrána teorie týkající se limiteru a samotné limitace signálu. Poté jsou zde uvedeny některé současné metody založené na teorii řídkých reprezentací. Ta je popsána v následující kapitole. Následně je zde popsán psychoakustický model a jeho využití pro declipping. Na závěr teoretické části jsou zde představeny dvě metody řešení této úlohy. První je založená na syntezujícím modelu signálu a využívá algoritmus Douglas-Rachford. Druhá je založená na analyzujícím modelu signálu a byl pro ni zvolen algoritmus Chambolle-Pock. V další části je popsána jejich implementace v prostředí Matlab. Na závěr jsou vyhodnoceny výsledky dosažené oběma algoritmy.
|
host ::
RSS.