|
|
Detekce částí obličeje v termografickém spektru
Šujan, Miroslav ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá aktuální problematikou detekce obličeje a jeho částí v termografickém spektru. Většina doposud publikované literatury se zabývá problematikou detekce ve viditelném spektru, což z detekce v termograckém spektru dělá zajímavou alternativu. Práce pojednává o zpracování obrazových signálů, obrazech a obličejích v termograckém spektru, vybraných metodách detekce obličeje a jeho částí a dále se zabývá praktickým návrhem systému pro detekci částí obličeje v tomto spektru a jeho následným testováním.
|
|
|
Detekce obličeje v obraze
Koudela, Ondřej ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato práce prezentuje základní přehled metod detekce obličeje v obraze a jejich součástí. Hlavní částí práce tvoří ukázka algoritmů vytvořených v programovacím prostředí MATLAB pro detekci obličeje na základě segmentace barvy kůže v různých barevných prostředích a jejich implementace v reálném čase. Základní algoritmus je rozebrán v krocích se zobrazenými mezivýsledky pro každý barevný model zvláště a zhodnocení všech použitých metod je provedeno v závěru práce. Součástí je i simulace zpracování detekce v reálném čase v programu MATLAB Simulink.
|
|
|
Vybrané algoritmy správy barev
Karásek, Michal ; Průša, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje vybraným algoritmům správy barev. V první části poukazuje na základy samotného vnímání barvy a vysvětluje velmi důležitý pojem -- barevná událost. Dále sleduje problematiku využití barev v počítači a jednotlivé barevné modely. Zabývá se správou barev, konkrétně převodem gamutů z jednoho zařízení do druhého. V další části je rozebrána implementace ICC profilů, porovnání jednotlivých metod převodu gamutů a praktické využití těchto převodů v programu Matlab.
|
|
|
Klasifikace objektů v obrazech
Gabriel, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace objektů na základě příznaků získaných z obrazů. Práce patří do oboru počítačového vidění. Popisuje možné nástroje pro klasifikaci (např. neuronové sítě, rozhodovací stromy, atd.). Nezbytnou součástí je popis objektů pomocí příznaků. Příznaky jsou vstupními daty klasifikátoru. Praktická část práce se zabývá klasifikací souboru předmětů, které se běžně vyskytují doma (nůžky, CD, lepicí páska, atd.). Analyzovaný obraz je předzpracován, prahován v barevném modelu HSV. Následně jsou rekonstruovány defekty vzniklé segmentací pomocí morfologických operací. Poté jsou určeny hodnoty příznaků, které jsou vstupem klasifikátoru. Klasifikátor má podobu rozhodovacího stromu.
|
|
|
Detekce vozovky
Melichar, Jiří ; Motlíček, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o metodě detekce povrchu vozovky v obraze a je inspirovaná prací S. Thruna a H. Dahlkampa. Metoda pracuje s barevnými modely vozovky, které bývají přizpůsobeny měnícímu se prostředí. Tyto modely jsou využity ke klasifikaci obrazu, jejímž výstupem je detekovaná vozovka v obraze. Metoda je podrobně popsaná, implementovaná a důkladně testovaná. Výsledky testů jsou diskutovány a jsou navrhnuty způsoby zlepšení metody.
|
|
|
Metody ditheringu obrazu
Pelc, Lukáš ; Křupka, Aleš (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o metodách ditheringu obrazu. Základem je vysvětlení teorie digitálního obrazu, barevných modelů, palety a hloubky barev. Následuje rozebrání základních metod omezování barevného prostoru jakou jsou metody prahování, náhodného a maticového rozptylu. Rozebrány jsou i pokročilé metody ditheringu s distribucí chyby, v čele s nejznámější metodou Floyd-Steinberg. Zahrnuto je porovnání jednotlivých metod včetně subjektivního srovnání pomocí dotazníku. Programovou část tvoří JAVA applet, který ukazuje možnosti generování obrázků pomocí jednotlivých metod ditheringu.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
|
|
|
Pokročilá segmentace obrazu pro 3D zobrazení
Baletka, Tomáš ; Fliegel, Karel (oponent) ; Boleček, Libor (vedoucí práce)
Diplomová práce pokročilé segmentace obrazu pro 3D se zabývá segmentací obrazu a anaglyfického 3D zobrazení. V teoretické části diplomové práce byly popsány různé přístupy používané k segmentaci obrazu a úzce související metody zpracování obrazu. V navazující praktické části byla provedena implementace vybraných metod a vytvořena uživatelsky příjemná aplikace. Hlavním cílem programu je identifikace výrazných objektů v obraze. Za účelem segmentace byly implementovány metody založené na metodě k-means, na metody kontur a na růstu ze semínka. Program je vytvořen v prostředí Visual Studio 2008 a napsán v programovacím jazyku C++. Vstupem i výstupem programu je obraz v různých formátech (JPG, BMP, TIFF).
|
|
|
Interaktivní webové aplikace pro podporu výuky teorie barev
Koroleva, Anfisa ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Daná bakalářská práce se zabývá problematikou interpretace barev a barevných obrazů v počítačové grafice. Konkrétně je práce zaměřena na vývoj jednoduchých webových aplikací – appletů, které budou sloužit pro interaktivní podání metod používaných v oblasti počítačového zpracování barevných obrazů. Vytvořené applety by měly demonstrovat příslušnou teorii týkající se míchání barev v různých barevných modelech, převodu barevného obrazu na šedotónový, převodu šedotónového obrazu do nepravých barev, převodu fyzikálního světla do barevných prostorů CIE XYZ a L*a*b*. V první části práce je po- psán teoretický základ k požadovaným appletům. Následující praktická část je věnována vlastnímu postupu implementace appletů pomocí JavaScriptu a HTML.
|
|
|
Podobnost obrazu na základě barvy
Hampl, Filip ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o podobnosti v obraze na základě barvy. Jsou zde diskutovány potřebné teoretické základy pro pochopení dané tématiky. Těmito základy jsou barevné modely, které jsou v této práci implementovány, princip tvorby histogramu a jeho porovnávání. Dalším tématem je shrnutí současného pokroku v oblasti porovnávání obrazů a přehled několika používaných metod. V praktické části práce je představena trénovací databáze obrazů, na které jsou získávány výsledky úspěšnosti vytvořených metod. Tyto metody jsou jednotlivě popsány, včetně jejich principu a dosažených výsledků. V samotném závěru práce je popsáno vytvořené uživatelské rozhraní, které poskytuje přehlednou prezentaci výsledků pro zvolenou metodu.
|
host ::
RSS.