|
|
Deep Learning for Image Stitching
Šilling, Petr ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Image stitching is an essential technique for reconstructing volumes of biological samples from overlapping tiles of electron microscopy (EM) images. Current volume EM stitching methods generally rely on handcrafted features, such as those produced by SIFT. However, recent developments indicate that convolutional neural networks (CNNs) can improve stitching accuracy by learning discriminative features directly from training images. Taking into account the potential of CNNs, this thesis proposes DEMIS, a novel EM image stitching tool based on LoFTR, an attention-based feature matching network. The thesis also proposes a novel dataset generated by splitting high-resolution EM images into grids of overlapping image tiles. The dataset is used to fine-tune LoFTR and to evaluate the DEMIS tool. Experiments on the synthetic dataset reveal higher feature matching accuracy compared to SIFT. Moreover, experiments on challenging images with small overlap regions and high resolution demonstrate significantly higher stitching robustness than SIFT. Overall, the results suggest that deep learning methods could be beneficial for EM imaging, for example, by allowing the use of smaller tile overlaps.
|
|
|
3D Reconstruction of Historic Landmarks from Flickr Pictures
Šimetka, Vojtěch ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis describes challenges in design and development of an application which reconstructs 3D model given set of 2D images. This technique is called bundle adjustment. The thesi discusses the 3D reconstruction pipeline and elaborates on each step. The first step covers dataset acquisition from the internet. The scripts used to download such data from Flickr and Google Images are described and image characteristics necessary for a good reconstruction are identified. Hereafter the paper compares different feature detectors, extractors and matchers to find best suited combination for reconstruction of historic landmarks. This is followed by description the reconstruction and optimization steps and their implementation. At the end of the thesis the implemented solution is examined on several datasets and compared with other existing solutions presented at the very beginning of the thesis.
|
|
|
Image Registration from Static UAV Platform for Ground Objects Localization
Kučera, Adam ; Luža, Radim (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
This paper describes development of new robust method for video registration into shared space. Then it is possible to georegister this video to satellite image using single arbitrary frame. Developed high-level method is based on state-of-the-art low-level image processing algorithms. It is robust to huge and/or instant changes in lighting conditions of the scene and changes in geometry of the view. Global error problem is converted to shortest path optimization problem. Local error is minimized via fusion of two approaches to video stabilization.
|
|
|
Skládání obrazů a videosekvencí
Krym, David ; Seeman, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou panoramat z obrázků a snímků videosekvencí pořízených rotací kamery z jednoho místa. Zahrnuje návrh a implementaci aplikace se zaměřením na kvalitu a výkon. Využity jsou moderní techniky a algoritmy, jako je například SURF, ORB, metody k-nejbližších sousedů a vyrovnání svazku. Navržený nástroj zvládne automaticky skládat obrázky bez jakýchkoliv znalostí o scéně či kameře.
|
|
|
Fotografie namísto QR kódu
Štol, Jakub ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na vytvoření systému, který na základě uživatelem pořízené fotografie vyhledá nejpodobnější fotografii v datové sadě a zobrazí uživateli podrobnější informace, které jsou s touto fotografií spojeny, jako je např. popis fotografie, místo a autor. Systém je primárně zaměřený na místa, kde by uživatel chtěl získat dodatečné informace, jako jsou muzea, galerie nebo výstaviště. Teoretická část je zaměřena na návrh systému pomocí metod zpracování obrazu a vyhledání obrazové informace pomocí datové sady fotografií. Praktická část je zaměřena na implementaci webové aplikace, která získá fotografii od uživatele a zobrazí podrobnější informace prostřednictvím webového rozhraní.
|
|
|
Deep Learning for Image Stitching
Šilling, Petr ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Image stitching is an essential technique for reconstructing volumes of biological samples from overlapping tiles of electron microscopy (EM) images. Current volume EM stitching methods generally rely on handcrafted features, such as those produced by SIFT. However, recent developments indicate that convolutional neural networks (CNNs) can improve stitching accuracy by learning discriminative features directly from training images. Taking into account the potential of CNNs, this thesis proposes DEMIS, a novel EM image stitching tool based on LoFTR, an attention-based feature matching network. The thesis also proposes a novel dataset generated by splitting high-resolution EM images into grids of overlapping image tiles. The dataset is used to fine-tune LoFTR and to evaluate the DEMIS tool. Experiments on the synthetic dataset reveal higher feature matching accuracy compared to SIFT. Moreover, experiments on challenging images with small overlap regions and high resolution demonstrate significantly higher stitching robustness than SIFT. Overall, the results suggest that deep learning methods could be beneficial for EM imaging, for example, by allowing the use of smaller tile overlaps.
|
|
|
Image Registration from Static UAV Platform for Ground Objects Localization
Kučera, Adam ; Luža, Radim (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
This paper describes development of new robust method for video registration into shared space. Then it is possible to georegister this video to satellite image using single arbitrary frame. Developed high-level method is based on state-of-the-art low-level image processing algorithms. It is robust to huge and/or instant changes in lighting conditions of the scene and changes in geometry of the view. Global error problem is converted to shortest path optimization problem. Local error is minimized via fusion of two approaches to video stabilization.
|
|
|
Fotografie namísto QR kódu
Štol, Jakub ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na vytvoření systému, který na základě uživatelem pořízené fotografie vyhledá nejpodobnější fotografii v datové sadě a zobrazí uživateli podrobnější informace, které jsou s touto fotografií spojeny, jako je např. popis fotografie, místo a autor. Systém je primárně zaměřený na místa, kde by uživatel chtěl získat dodatečné informace, jako jsou muzea, galerie nebo výstaviště. Teoretická část je zaměřena na návrh systému pomocí metod zpracování obrazu a vyhledání obrazové informace pomocí datové sady fotografií. Praktická část je zaměřena na implementaci webové aplikace, která získá fotografii od uživatele a zobrazí podrobnější informace prostřednictvím webového rozhraní.
|
|
|
Skládání obrazů a videosekvencí
Krym, David ; Seeman, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou panoramat z obrázků a snímků videosekvencí pořízených rotací kamery z jednoho místa. Zahrnuje návrh a implementaci aplikace se zaměřením na kvalitu a výkon. Využity jsou moderní techniky a algoritmy, jako je například SURF, ORB, metody k-nejbližších sousedů a vyrovnání svazku. Navržený nástroj zvládne automaticky skládat obrázky bez jakýchkoliv znalostí o scéně či kameře.
|
|
|
3D Reconstruction of Historic Landmarks from Flickr Pictures
Šimetka, Vojtěch ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis describes challenges in design and development of an application which reconstructs 3D model given set of 2D images. This technique is called bundle adjustment. The thesi discusses the 3D reconstruction pipeline and elaborates on each step. The first step covers dataset acquisition from the internet. The scripts used to download such data from Flickr and Google Images are described and image characteristics necessary for a good reconstruction are identified. Hereafter the paper compares different feature detectors, extractors and matchers to find best suited combination for reconstruction of historic landmarks. This is followed by description the reconstruction and optimization steps and their implementation. At the end of the thesis the implemented solution is examined on several datasets and compared with other existing solutions presented at the very beginning of the thesis.
|
host ::
RSS.