|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Janda, Miloš ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Hlavní náplní této práce je popis a implementace metod detekce hran pomocí neuronové sítě, které jsou náhradou klasických metod detekce hran pomocí hranových detektorů. V prvních kapitolách je obecně diskutována problematika zpracování obrazu, detekce hran a neuronových sítí. Cílem hlavní části je návrh procesu generování syntetických obrazů, extrakce dat a představení variant vhodných topologií neuronových sítí pro účely detekce hran v obraze. Závěr práce je pak věnován vyhodnocení úspěšnosti detekce hran.
|
|
|
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.
|
|
|
Verifikace rukopisu a podpisu
Beránek, Jan ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami verifikace ručně psaného podpisu a rukopisu. Shrnuje a popisuje některé užívané techniky a odkazuje na příslušnou literaturu. Dalším tématem práce je návrh a implementace jednoduché aplikace pro verifikaci rukopisu. Aplikace je založena na hranové detekci a porovnání vybraných strukturálních a statistických příznaků. Jako podpůrný nástroj pro rozhodování je použit SVM klasifikátor z balíku LIBSVM. Aplikace je napsána v jazyce C a využívá grafickou knihovnu OpenCV. Testovací i trénovací sada byla vytvořena ze vzorků rukopisu z internetové databáze IAM Handwriting Database. Aplikace je vytvořena a testována v prostředí operačního systému Windows XP.
|
|
|
Srovnání hranových detektorů
Dula, Marek ; Loučka, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zaměřujeme na porovnání různých metod pro nalezení hran v obraze a filtraci šumu v obraze. V úvodu se věnujeme zavedení základních pojmů souvisejících s danou problematikou. Následně popisujeme jednotlivé metody detekování hran a filtrování šumu v obrazu. Další část obsahuje programové zpracování jednotlivých metod v softwaru Matlab. Na závěr srovnáváme jednotlivé filtry šumu a dále i hranové detektory.
|
|
|
Metody detekce a reprezentace hran v obraze
Beránek, Jan ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami hranové detekce a reprezentace hran v digitálním obraze. Shrnuje a popisuje některé používané metody. Dále se zaměřuje na návrh a popis implementace jednoduchého OCR systému založeného na hranové detekci a využívajícího umělou neuronovou síť pro rozpoznávání velkých strojově psaných písem anglické abecedy. Systém je napsán v jazyce C a využívá grafické knihovny OpenCV a knihovny FANN pro tvorbu umělé neuronové sítě. Aplikace je vytvořena a testována v prostředí operačního systému Windows XP.
|
|
|
Detekce křivek v obraze
Labaj, Tomáš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí křivek v obraze. Shrnuje a popisuje používané metody v této oblasti počítačového vidění. Hlavním cílem je však srovnání metod pro detekci křivek v obraze s parametrizací - tedy Houghovy transformace a metody RANSAC. Tyto metody jsou srovnávány dle několika kritérií, které jsou u hranového detektoru nejdůležitější.
|
|
|
Zpracování a analýza oftalmologických obrazů a dat
Brož, Petr ; Hozman, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
V práci je podán stručný přehled anatomie a fyziologie rohovky. Dále jsou uvedeny základní nezánětlivé degenerace rohovky. Poté jsou vysvětleny základní fyzikální principy přístrojů vyšetřujících rohovku – keratometrie, pachymetrie, Michelsonův interferometr a optická koherentní tomografie. V závěru teoretického úvodu je vysvětlen základní princip laserové korekční operace typu LASIK. Praktická část je zaměřena na dva hlavní cíle. Prvním cílem je navržení algoritmu v programovém prostředí Matlab pro automatickou detekci povrchu rohovky a následný výpočet tloušťky rohovky a velikosti komorového úhlu. Cílem druhého úkolu praktické části je určení okolí lamely a provedení jeho základní obrazové analýzy s výhledem na následnou detekci celé části lamely.
|
|
|
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.
|
|
|
Využití metod zpracování signálů pro zvýšení bezpečnosti automobilové dopravy
Beneš, Radek ; Říha, Kamil (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou rozpoznávání dopravních značek ve videosekvenci. Systémy rozpoznání značek rozhodně přispívají ke zvýšení bezpečnosti v automobilové dopravě, což potvrzují i komerční systémy vkládané výrobci automobilů do svých vozů (Opel, BMW). V práci je nejprve prezentována motivace pro použití těchto systémů, následuje přehled současného stavu vývoje v této oblasti a nakonec je zvolena a detailně popsána konkrétní metoda pro rozpoznávání značek, která využívá pokročilé techniky zpracování obrazového signálu. Pro detekci značek, je v práci použita segmentační metoda, pracující s barevnou informací. Následná klasifikace je realizována lineárním klasifikátorem s volitelným využitím metody PCA. Navíc byla implementována metoda sledování dopravních značek ve videosekvenci založená na Kalmanově filtraci. Realizovaný systém dává poměrně kvalitní výsledky a v práci nechybí podrobné srovnání a zhodnocení úspěšnosti klasifikace.
|
|
|
Lokalizace šachových figurek na hrací ploše z fotografie
Hampl, Tomáš ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo analyzovat stav šachové partie a lokalizovat šachové figurky na šachovnici. Rozpoznání šachovnice je založené na lokalizaci čar v obraze pomocí Houghovy transformace a PClines. Figurky byly detekovány modely konvolučních neuronových sítí - YOLOv3, YOLOv4 a YOLOv4 tiny. Vyhodnocení bylo provedeno na vlastní datové sadě. Detekce šachovnice dosahuje přesnosti 97%, kompletní lokalizace stavu šachovnice dosahuje 74,5% a lokalizace figurek 96%.
|
host ::
RSS.