|
|
Aplikace pro rozpoznávání sítnice lidského oka
Drozd, Radek ; Hájek, Josef (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Rozložení cévního řečiště v sítnici lidského oka je pro každého jedince unikátní, jedná se proto o velmi důležitou biometrickou charakteristiku. Zpracování barevného snímku sítnice může figurovat jako jedna z částí zamýšleného biometrického systému. V této bakalářské práci je popsán algoritmus pro automatickou extrakci cévního řečiště, lokalizaci slepé a žluté skvrny, nalezení bodů větvení cév a jejich uložení jako biometrické šablony. Algoritmus byl implementován v programovacím jazyce C++ za použití knihovny OpenCV a testován na barevných snímcích sítnice pořízených fundus kamerou. Výsledný program běží v digitálním signálovém procesoru firmy Texas Instruments. Práce obsahuje úvod do biometrie, zpracování signálů a anatomie oka.
|
|
|
Segmentace žil a tepen v sítnicových snímcích
Sedlář, Radek ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na úvod do problematiky segmentace žil a tepen ze sítnicových snímků. Práce obsahuje srovnání nejpoužívanějších metod s jejich klady a zápory. Dále je navržena vlastní metoda pro segmentaci a rozdělení na žíly a tepny. Práce také obsahuje detailní popis implementace navržené metody a shrnutí jejich výsledků.
|
|
| |
|
|
Analýza barevných snímků sítnice se zaměřením na segmentaci cévního řečiště
Odstrčilík, Jan ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště představuje důležitou fázi při analýze snímků sítnice. Výsledky analýzy mohou být užitečné při diagnostice řady očních chorob a onemocnění spojených s kardiovaskulárním systémem. Metoda prezentovaná v této diplomové práci se zabývá plně automatickou segmentací cévního řečiště z barevných snímků sítnice pořízených digitální fundus kamerou pomocí přístupu přizpůsobené filtraci. Tento přístup využívá korelace mezi lokálními oblastmi v obraze, potencionálně obsahujícími segment cévy a 2D filtračními maskami, navrženými na základě typických jasových profilů, odpovídajících třem typům cév klasifikovaných podle šířky na tenké, středně široké a široké. Celkem jsou navrženy tři typy dvourozměrných filtračních masek respektujících tvar a šířku cév. Stanovením typických cévních profilů a návrhem přizpůsobených filtrů se zabývají kapitoly 3 a 4. Výsledek filtrace je prahován za účelem vytvoření hrubé binární reprezentace cévního řečiště, která je dále podrobena dalšímu zpracování v podobě doplnění chybějících úseků cév a čištění artefaktů. Metoda byla vyvíjena s pomocí reálných snímků sítnice a implementována prostřednictvím programového vybavení počítače. Byl vytvořen uživatelský program umožňující plně automatickou segmentaci cévního řečiště. Na závěr byla metoda odzkoušena a byla vyhodnocena její segmentační účinnost pomocí standardizovaných snímků z databáze DRIVE.
|
|
|
Optimalizační techniky v obrazových aplikacích
Ondráček, Pavel ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá způsoby optimalizace v obrazových aplikacích. Jsou zde popsány vybrané optimalizační metody a aplikace zpracování obrazu. Byly vybrány tři evoluční algoritmy, konkrétně včelí algoritmus, spojitý genetický algoritmus a algoritmus PSO, které byly podrobně popsány a implementovány v prostředí Matlab pro využití v registraci obrazu, přizpůsobené filtraci, segmentaci a rekonstrukci obrazu. Nechybí zde ani srovnání všech zrealizovaných algoritmů.
|
|
|
Segmentace cév ve snímcích sítnice s vysokým rozlišením
Svobodová, Sabina ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Valterová, Eva (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci cév oční sítnice ve snímcích s vysokým rozlišením. Jako metoda byla zvolena neuronová síť se dvěma skrytými vrstvami. Bylo získáno celkem 7 příznaků, a to z přizpůsobené filtrace na základě tloušťky cév, z texturní analýzy a jednotlivé jasové pixely. V rámci práce byla manuálně anotována celá databáze pro implementci algoritmu i výsledné vyhodnocení. Dosažená průměrná senzitivita dosáhla hodnoty 80%, specificita 97%, a úspěšnost segmentace cév (Dice skóre) 59%.
|
|
|
Segmentace žil a tepen v sítnicových snímcích
Sedlář, Radek ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na úvod do problematiky segmentace žil a tepen ze sítnicových snímků. Práce obsahuje srovnání nejpoužívanějších metod s jejich klady a zápory. Dále je navržena vlastní metoda pro segmentaci a rozdělení na žíly a tepny. Práce také obsahuje detailní popis implementace navržené metody a shrnutí jejich výsledků.
|
|
|
Optimalizační techniky v obrazových aplikacích
Ondráček, Pavel ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá způsoby optimalizace v obrazových aplikacích. Jsou zde popsány vybrané optimalizační metody a aplikace zpracování obrazu. Byly vybrány tři evoluční algoritmy, konkrétně včelí algoritmus, spojitý genetický algoritmus a algoritmus PSO, které byly podrobně popsány a implementovány v prostředí Matlab pro využití v registraci obrazu, přizpůsobené filtraci, segmentaci a rekonstrukci obrazu. Nechybí zde ani srovnání všech zrealizovaných algoritmů.
|
|
|
Segmentace cév ve snímcích sítnice s vysokým rozlišením
Svobodová, Sabina ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Valterová, Eva (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci cév oční sítnice ve snímcích s vysokým rozlišením. Jako metoda byla zvolena neuronová síť se dvěma skrytými vrstvami. Bylo získáno celkem 7 příznaků, a to z přizpůsobené filtrace na základě tloušťky cév, z texturní analýzy a jednotlivé jasové pixely. V rámci práce byla manuálně anotována celá databáze pro implementci algoritmu i výsledné vyhodnocení. Dosažená průměrná senzitivita dosáhla hodnoty 80%, specificita 97%, a úspěšnost segmentace cév (Dice skóre) 59%.
|
|
|
Aplikace pro rozpoznávání sítnice lidského oka
Drozd, Radek ; Hájek, Josef (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Rozložení cévního řečiště v sítnici lidského oka je pro každého jedince unikátní, jedná se proto o velmi důležitou biometrickou charakteristiku. Zpracování barevného snímku sítnice může figurovat jako jedna z částí zamýšleného biometrického systému. V této bakalářské práci je popsán algoritmus pro automatickou extrakci cévního řečiště, lokalizaci slepé a žluté skvrny, nalezení bodů větvení cév a jejich uložení jako biometrické šablony. Algoritmus byl implementován v programovacím jazyce C++ za použití knihovny OpenCV a testován na barevných snímcích sítnice pořízených fundus kamerou. Výsledný program běží v digitálním signálovém procesoru firmy Texas Instruments. Práce obsahuje úvod do biometrie, zpracování signálů a anatomie oka.
|
host ::
RSS.