|
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.
|
|
Detekce elipsy v obraze
Hříbek, Petr ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce představuje algoritmy používané pro detekci elipsy v obraze. Každá metoda je teoreticky popsána ve vlastní podkapitole. Mezi popisované metody patří mimo jiné Houghova transformace, Náhodná Houghova transformace, RANSAC, genetické algoritmy a jejich různé úpravy a optimalizace. Dále jsou popsány modifikace stávajících postupů s cílem dosažení lepších výsledků, jedná se o Obloukovou MHT, Kombinaci NMHT a Detekci metodou nejmenších čtverců. Předposlední kapitolou je popis testování parametrů rychlosti, úspěšnosti a přesnosti implementovaných algoritmů. Závěr práce shrnuje výsledky dosažené testováním a jednotlivé metody komentuje.
|
|
Robust feature curve detection in 3D surface models
Hmíra, Peter ; Dupej, Ján (vedoucí práce) ; Pelikán, Josef (oponent)
Väčšina algoritmov zaoberajúcich sa detekciou črtov, nemá dostatočnú robustnosť voči šumu alebo nezvládajú vhodne spoje na povrchu v tvare písmena T. Prináša to nové výzvy navrhnúť taký algoritmus, ktorý nielen nájde črty na zašumených 3D-dátach získaných pomocou 3D-skenera. Dnešné algoritmy aj keď sú dostatočne robustné voči šumu, v okolí spojov v tvare T stratia dôležité informácie o črtoch, nakoľko trojicu čiar alebo kriviek vyhodnotia ako rovinu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
Robust feature curve detection in 3D surface models
Hmíra, Peter
Most current algorithms typically lack in robustness to noise or do not handle T-shaped curve joining properly. There is a challenge to not only detect features in the noisy 3D-data obtained from the digital scanners. Moreover, most of the algorithms even when they are robust to noise, they lose the feature information near the T-shaped junctions as the triplet of lines ``confuses'' the algorithm so it treats it as a plane. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
Robust feature curve detection in 3D surface models
Hmíra, Peter
Most current algorithms typically lack in robustness to noise or do not handle T-shaped curve joining properly. There is a challenge to not only detect features in the noisy 3D-data obtained from the digital scanners. Moreover, most of the algorithms even when they are robust to noise, they lose the feature information near the T-shaped junctions as the triplet of lines ``confuses'' the algorithm so it treats it as a plane. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
Robust feature curve detection in 3D surface models
Hmíra, Peter ; Dupej, Ján (vedoucí práce) ; Pelikán, Josef (oponent)
Väčšina algoritmov zaoberajúcich sa detekciou črtov, nemá dostatočnú robustnosť voči šumu alebo nezvládajú vhodne spoje na povrchu v tvare písmena T. Prináša to nové výzvy navrhnúť taký algoritmus, ktorý nielen nájde črty na zašumených 3D-dátach získaných pomocou 3D-skenera. Dnešné algoritmy aj keď sú dostatočne robustné voči šumu, v okolí spojov v tvare T stratia dôležité informácie o črtoch, nakoľko trojicu čiar alebo kriviek vyhodnotia ako rovinu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
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.
|
|
Detekce elipsy v obraze
Hříbek, Petr ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce představuje algoritmy používané pro detekci elipsy v obraze. Každá metoda je teoreticky popsána ve vlastní podkapitole. Mezi popisované metody patří mimo jiné Houghova transformace, Náhodná Houghova transformace, RANSAC, genetické algoritmy a jejich různé úpravy a optimalizace. Dále jsou popsány modifikace stávajících postupů s cílem dosažení lepších výsledků, jedná se o Obloukovou MHT, Kombinaci NMHT a Detekci metodou nejmenších čtverců. Předposlední kapitolou je popis testování parametrů rychlosti, úspěšnosti a přesnosti implementovaných algoritmů. Závěr práce shrnuje výsledky dosažené testováním a jednotlivé metody komentuje.
|