|
|
Extrakce krevního řečiště z Fundus snímku lidského oka
Baláš, Ondřej ; Říha, Kamil (oponent) ; Minář, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami segmentace obrazu a jejich využití při extrakci krevního řečiště oka z tzv. fundus snímků. K pochopení dané problematiky je na následujících stránkách popsán anatomický pohled do oka, zpracování obrazu a různé segmentační metody. Dále tato práce obsahuje návrh aplikace na extrakci krevního řečiště s využitím různých segmentačních metod, naprogramována v jazyce JAVA za pomocí knihovny OpenCV na zpracování obrazu. Výsledné snímky z aplikace jsou porovnány se snímky „zlatých standardů“ z veřejných databází.
|
|
|
Analýza tržních cen nemovitostí určených k bydlení v dané lokalitě
Petríková, Daša ; Špiroch, Michal (oponent) ; Vítková, Eva (vedoucí práce)
Bakalářská práce analyzuje tržní cenu nemovitostí a způsob jejich financování. V první řadě vymezuje základní pojmy týkající se trhu s realitami, provádí rozdělení tohoto trhu podle různých hledisek a zabývá se možnostmi financování nemovitostí. Praktická část je shrnuta do tří částí. V první části je provedena analýza realitního trhu v Ostravě, dále pak analýza bytů ve vybraných městských částech podle zvolených kritérií vztažených na průměrnou cenu a v poslední části na modelovém příkladu navrhuje způsob financování nemovitosti.
|
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice s využitím statistických metod
Šolc, Radek ; Walek, Petr (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou segmentace krevního řečiště ze snímku fundus kamery. Teoretická část pojednává o základních charakteristikách těchto snímku. Jsou zde probrány nynější přístupy k segmentaci krevního řečiště. Cíl praktické části je návrh metody využívající statistického modelu. Postupně je vytvářen model využívající Studentova rozdělení, použitelný pro automatickou segmentaci. Do tohoto modelu byl zapojen nejprve iterační algoritmus E-M a poté model založený na Markovských náhodných polích z důvodu zvýšeni robustnosti celého modelu vůči šumu. Kontrast mezi tenkými cévami a okolím byl zvýšen ve fázi předúpravy obrazu pomocí diskrétní vlnovkové transformace. Výstupní binární obraz vlnkové transformace je použit jako maska pro snížení intenzity odstínu šedi tenkých cév a zesvětlení okolí patřící pozadí sítnice. Celý model byl implementován v prostředí Matlab. Navržený model byl testována na celé databázi snímků HRF. Výstupní binární obrazy byli kvantitativně hodnoceny v porovnání s zlatými standardy HRF.
|
|
|
Detekce optického disku v sériích snímků z video oftalmoskopu
Čermák, Marek ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na automatickou detekci optického disku v sítnicových obrazech. Je zde stručně popsána anatomie lidského oka, principy snímání očního pozadí a také přehled používaných metod pro detekci optického disku. Praktická část popisuje vytvořené postupy pro detekci optického disku, tedy detekci založenou na metodě rozvodí, aktivních konturách a také na metodě narůstání oblastí. Stěžejní metodou této práce je metoda kruhové transformace, která jako jediná umožnila detekovat optický disk na snímcích z video oftalmoskopu a také na kvalitních snímcích z fundus kamer. Metoda kruhové transformace byla otestována na třech databázích. Na databázi HRF dosáhla průměrného překrytí 92,44 %, na databázi DRIONS 91,03 % a na snímcích z video oftalmoskopu pak 77,36 %.
|
|
|
Diseases diagnosing from the retina images for the digital image processing
Chmurová, Anna ; Jan, Jiří (oponent) ; Taševský, Pavel (vedoucí práce)
This bachelor’s paper deals with the scanning of fundus using a fundus camera. It also contains the list of some retinal diseases which visibly appear on fundus. Moreover, every disease is illustrated with pictures showing the symptoms of the given disease. These pictures include separated RGB channel layers. Consequently, the pictures of fundus are filtrated by function created in MATLAB in order to make the symptoms as visible as possible.
|
|
|
Extrakce krevního řečiště z Fundus snímku lidského oka.
Pinkava, Marek ; Říha, Kamil (oponent) ; Minář, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zpracováním snímků sítnice lidského oka. Zrak je nejdůležitější lidský smysl a jeho poškození má pro člověka velmi vážné důsledky. Automatické zpracování snímků sítnice lidského oka zvyšuje efektivitu lékařských vyšetření a zrychluje diagnostiku onemocnění. Sítnice vykazuje unikátní vlastosti u každého jedince, a proto ji lze také využít pro identifikaci osob. V~práci je stručně rozebrána struktura a vlastnosti jednotlivých částí oka, zejména sítnice, a jejich možná onemocnění, jako je diabetická retinopatie, glaukom či věkem podmíněná makulární degenerace. Následně je v práci popsána reprezentace a vlastnosti digitálního obrazu. Poté se práce věnuje vybraným segmentačním metodám obrazů, a to prahování, detekcím hran a technikám segmentace založených na přizpůsobené filtraci. Výstupem práce je aplikace, ve které je implementováno několik segmentačních metod, pro extrakci krevního řečiště. U každé této metody lze nastavit parametry segmentace pro zajištění kvalitní extrakce krevního řečiště snímků různé kvality.
|
|
|
Retinal Vessel Segmentation in Fundus Images
Andrla, Ondřej
Segmentation of retinal vessel system plays an important role in the analysis of retinal images. In this contribution, I have used the segmentation method based on morphological image analysis. The product of this method is a final binary representation of blood vessel tree. The outcome of my work is the computer program for automatic vessel segmentation. The method was tested by standardized images from VUT database.
|
|
|
Detekce optického disku v sériích snímků z video oftalmoskopu
Čermák, Marek ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na automatickou detekci optického disku v sítnicových obrazech. Je zde stručně popsána anatomie lidského oka, principy snímání očního pozadí a také přehled používaných metod pro detekci optického disku. Praktická část popisuje vytvořené postupy pro detekci optického disku, tedy detekci založenou na metodě rozvodí, aktivních konturách a také na metodě narůstání oblastí. Stěžejní metodou této práce je metoda kruhové transformace, která jako jediná umožnila detekovat optický disk na snímcích z video oftalmoskopu a také na kvalitních snímcích z fundus kamer. Metoda kruhové transformace byla otestována na třech databázích. Na databázi HRF dosáhla průměrného překrytí 92,44 %, na databázi DRIONS 91,03 % a na snímcích z video oftalmoskopu pak 77,36 %.
|
|
|
Extrakce krevního řečiště z Fundus snímku lidského oka
Baláš, Ondřej ; Říha, Kamil (oponent) ; Minář, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami segmentace obrazu a jejich využití při extrakci krevního řečiště oka z tzv. fundus snímků. K pochopení dané problematiky je na následujících stránkách popsán anatomický pohled do oka, zpracování obrazu a různé segmentační metody. Dále tato práce obsahuje návrh aplikace na extrakci krevního řečiště s využitím různých segmentačních metod, naprogramována v jazyce JAVA za pomocí knihovny OpenCV na zpracování obrazu. Výsledné snímky z aplikace jsou porovnány se snímky „zlatých standardů“ z veřejných databází.
|
|
|
Diseases diagnosing from the retina images for the digital image processing
Chmurová, Anna ; Jan, Jiří (oponent) ; Taševský, Pavel (vedoucí práce)
This bachelor’s paper deals with the scanning of fundus using a fundus camera. It also contains the list of some retinal diseases which visibly appear on fundus. Moreover, every disease is illustrated with pictures showing the symptoms of the given disease. These pictures include separated RGB channel layers. Consequently, the pictures of fundus are filtrated by function created in MATLAB in order to make the symptoms as visible as possible.
|
host ::
RSS.