|
|
Sledování trajektorie
Sedlařík, Jan ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tématem sledování trajektorie. K úspěšnému splnění úkolu je vhodné mít k dispozici kvalitní videa. Je tedy nutné soustředit se na jejich správné snímání a předzpracování. Jednou z nejzákladnějších úloh tématu je detekce objektů v obraze a jejich následné sledování. Důležitou úlohu při separaci obrazu na objekty sehrává detekce hran.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Jamborová, Soňa ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro detekci hran v obraze pomocí neuronové sítě. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice. Zaměřuje se hlavně na přípravu obrazových informací pro detekci pomocí neuronové sítě. Popisuje a porovnává různé přístupy k využití implementovaného softwaru na syntetické a reálné množině obrázků, včetně experimentů.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Křepský, Jan ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Využití umělých neuronových sítí v digitálním zpracování obrazu není žádnou novinkou. Předmětem této práce je navrhnout a implementovat hranový detektor na bázi neuronové sítě, zjistit, jak moc je použití tohoto přístupu vhodné právě pro detekci hran v obraze a porovnat dosažené výsledky s běžnými detektory. V teoretické části popisuje některé metody předzpracování obrazu, klasického přístupu k detekci hran, jejich ztenčování a dává základ pro pochopení problematiky umělých neuronových sítí.
|
|
|
Hardwarová akcelerace filtrace obrazu
Fiala, Martin ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Obsahem tohoto diplomového projektu je seznámení se s problematikou filtrace obrazu, zejména s teoretickými východisky jejichž původ náleží do teorie lineárních systémů a matematické analýzy funkcí více proměnných. Jsou zde vysvětleny některé přístupy a metody používané při vyhlazování obrazu a při detekci hran v obraze. Pozornost je zaměřena především na mediánový filtr, Sobelův operátor a Laplaceův operátor. Hlavní náplní projektu je diskuze různých přístupů k hardwarové akceleraci filtrace obrazu a návrh časově efektivně pracujících softwarových i hardwarových realizací filtrů v podobě programových funkcí a kombinačních obvodů s využitím teoretických znalostí o časové složitosti algoritmů. Také byly provedeny hardwarová i softwarová implementace jmenovaných filtrů na výukovém přípravku FITkit. Byl změřen čas filtrace všech implementovaných filtrů a výsledky porovnány a analyzovány.
|
|
|
Sledování malých změn objektů
Čírtek, Jiří ; Horák, Karel (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou určení poloh hran s přesností větší než jeden obrazový bod (pixel). V rámci zadání této diplomové práce byl vytvořen program, generující tři různé tvary objektů. Na základě změny parametrů v programu je na daných objektech vstupního obrazu měřena poloha jejich těžiště se subpixelovou přesností. Naměřené hodnoty odchylek poloh těžišť jsou vykresleny do grafů.
|
|
|
Studium viability kardiomyocytů s využitím konfokální mikroskopie
Chutný, Pavel ; Svoboda, Ondřej (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje zkoumání viability kardiomyocytů pomocí konfokální mikroskopie. Teoretický úvod zahrnuje základní principy fluorescence a využití fluorescenčních barviv v buněčné biologii. Dále se věnuje struktuře kardiomyocytů, izolaci jednotlivých buněk ze srdce a metodám měření jejich viability. V neposlední řadě je zde popsán konfokální mikroskop jako hlavní nástroj při zobrazování kardiomyocytů. Další kapitoly se pak již věnují vlastním experimentům a jejich vyhodnocování.
|
|
|
Webové rozhraní pro zpracování obrazu
Beran, Milan ; Mlích, Jozef (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a implementací systému, který slouží k jednoduššímu ovládání konzolových aplikací pro zpracování obrazu. Práce je postavena na třech oblastech informačních technologií: distribuovaných systémech, zpracování obrazu a webových technologiích. Systém se skládá z několika samostatných prvků, které spolu komunikují při zpracování zadaných úkolů. Řídící rozhraní a daemon, přijímající požadavky s úkoly, jsou implementovány v jazyce PHP. Programy pro zpracování obrazu jsou naprogramovány v jazyce C s použitím knihovny OpenCV. Ovládání systému je řešeno za pomoci webového rozhraní, které využívá dynamické ovládací prvky, implementované pomocí JavaScriptu, knihovny jQuery a rozhraní jQueryUI. Součástí práce je také popis nasazení systému v rámci dvou prostředí, experimenty zkoumající výkonnost systému a testování webového rozhraní z hlediska uživatelské přístupnosti.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozpoznávání podle sítnice oka
Stružka, Jaroslav ; Orság, Filip (oponent) ; Fiala, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním podle sítnice oka (identifikace, verifikace). V úvodu jsou zmíněny informace o lidském oku a chorobách, které jej mohou postihnout a tím znehodnotit používaný snímek sítnice. Dále je provedena analýza a návrh SW aplikace pro rozpoznávaní sítnice, která je založena na postupné aplikaci obrazových filtrů (pipeline). Zejména pak filtrů pro detekci hran, prahování a skeletonizaci. Součástí systému je i registrace, verifikace a identifikace uživatelů. V závěru jsou uvedeny dosažené výsledky rozpoznávání.
|
|
|
Detekce a rozpoznání registrační značky vozidla
Řepka, Michal ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí a rozpoznáním objektů ze snímků s využitím metod počítačového vidění. Předmětem detekce jsou české registrační značky vozidel. Cílem práce bylo vytvořit algoritmus pro jejich automatickou anotaci. K tomu navrhované řešení využívá detekci hran a kaskádové klasifikátory vytvořené pomocí strojového učení. Implementace tohoto návrhu byla následně testována nad pořízenou datovou sadou za pomoci vytvořené testovací aplikace.
|
host ::
RSS.