|
|
Precise Reconstruction of Damaged Parts in Fingerprint Images
Šmotláková, Lucia Mária ; Sakin, Martin (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
The aim of the bachelor's thesis is to locate the damaged areas in fingerprints and then reconstruct them using cubic Bézier curves. Structure elements and morphological operations are used to localize the damage. The break points obtained by localization are used to plot the curve. The outcome is a simple user interface that allows the user to upload a fingerprint image and observe each step of the solution of the bachelor's thesis. The achieved results were then tested and analyzed. In conclusion, it is found that the use of Bézier curves for reconstruction is not suitable for all types of damage, in particular it is not suitable for large damage in areas of high curvature.
|
|
|
Modelování procesu projekčního a projekčně-rekonstrukčního rtg zobrazení
Fiala, Petr ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Drastich, Aleš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá fyzikálními základy generace rtg záření, vzniku obrazu při projekčním a projekčně rekonstrukčním zobrazení. V další fázi je popsán návrh uživatelské aplikace v prostředí Matlab sloužící jako laboratorní úloha, která je zaměřena na simulaci projekčního a projekčně rekonstrukčního zobrazení. Program zahrnuje hodnocení kvality CT RTG ZS – kvantitativní hodnocení prostorové rozlišovací schopnosti a hodnocení akvizičního kontrastu v závislosti na velikostech objektu. Hlavním cílem práce pak bylo srovnání akvizičního kontrastu při projekčním a projekčně rekonstrukčním zobrazení při různých akvizičních a rekonstrukčních parametrech. Součástí práce je i ukázka dosažených výsledků.
|
|
|
Facial image restoration
Bako, Matúš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
In this thesis, I tackle the problem of facial image super-resolution using convolutional neural networks with focus on preserving identity. I propose a method consisting of DPNet architecture and training algorithm based on state-of-the-art super-resolution solutions. The model of DPNet architecture is trained on Flickr-Faces-HQ dataset, where I achieve SSIM value 0.856 while expanding the image to four times the size. Residual channel attention network, which is one of the best and latest architectures, achieves SSIM value 0.858. While training models using adversarial loss, I encountered problems with artifacts. I experiment with various methods trying to remove appearing artefacts, which weren't successful so far. To compare quality assessment with human perception, I acquired image sequences sorted by percieved quality. Results show, that quality of proposed neural network trained using absolute loss approaches state-of-the-art methods.
|
|
|
Rychlá rekonstrukce obrazu tkání s využítím grafické karty
Kadlubiak, Kristián ; Kula, Michal (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Fotoakustická spektroskopie je jedna z nejmodernějších zobrazovacích metod a nachází uplatnění ve vědních oborech jako je medicína, biochemie, materiálová technologie a mnoho dalších. Díky svým vlastnostem je fotoakustická spektroskopie velmi vhodná specificky pro medicínské účely. Tato metoda je neinvazivní a zároveň zaručuje vysokou přesnost zobrazení. Za vysokou přesnost metoda vděčí pokročilým, časově náročným výpočtům, mezi které patří operace jako FFT a trilineární interpolace. Tato bakalářská práce se zabývá akcelerací daných metod na grafické kartě. Naše implementace naplno využívá různé vlastnosti moderních grafických karet jako například sdílená paměť nebo texturový hardware. Implementaci jsme testovali na jedné z nejvýkonnějších grafických karet určených na high performance computing. Jednalo se o kartu NVIDIA K20m. V tomto prostředí se naší implementací podařilo zrychlit některé části rekonstrukce více než 400 - násobně. V jednorázovém módu rekonstrukce trvala o něco déle než samotná MATLAB verze. Je to způsobeno nutností převodu dat mezi prostředím MATLAB a CUDA kódem i přesto, že se podařilo snížit velikost přenášených dat o 37%. Zpracování větších dávek fotoakustických snímků by ukázalo skutečný potenciál implementace.
|
|
|
Zpracování MR obrazů
Mrákava, Petr ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je seznámit se s metodami zpracování obrazů snímaných technikami nukleární magnetické rezonance. Jsou zde popsány postupné kroky při digitalizaci signálu na obrazová data. Ale při zpracovávání vzniká prakticky vždy ve snímcích rušivá složka a to především šum, který způsobuje znehodnocení obrazu. Proto je bakalářská práce dále zaměřena převážně na odstranění přítomných rušivých složek. Využívá k tomu v dnešní době hojně se rozšiřující vlnkovou transformaci, která je realizována bankou číslicových filtrů. Následná experimentální část se zabývá návrhem filtrační metody snímků z magnetické rezonance, nejvhodnějším nastavením parametrů pro vlnkovou transformaci, ukázkou rozložení snímku na mapu magnetického pole a následným porovnáváním výsledků.
|
|
|
Superresolution
Mezera, Lukáš ; Dvořák, Radim (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to propose the super-resolution method for the image of the scene when multiple frames of the given scene are available. The theoretical part of this thesis brings the report about current multi-frame super-resolution methods. These methods are compared according to the optimal criteria. The own super-resolution method is proposed in the practical part of this thesis. However this method isn't rotation invariant and for this reason is proposed the improved super-resolution method. There are also suggested improvements of the improved super-resolution method in this thesis.
|
|
|
Modifikace obrazu pomocí neuronových sítí
Maslowski, Petr ; Zbořil, František (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá obarvováním šedotónového obrazu a zvětšováním rozlišení obrazu za pomoci neuronových sítí. Stručně vysvětluje principy neuronových sítí a shrnuje dosavadní přístupy v těchto oblastech. Dále pak popisuje návrh, implementaci a trénování různých architektur neuronových sítí. Nejlepší vytvořená architektura pro obarvování obrazu dokáže dobře obarvit především obrázky venkovních prostor. Architektura pro zvětšování rozlišení obrazu s reziduálními bloky, jež byla trénována s perceptuální chybovou funkcí, provádí dvojnásobné zvětšení rozlišení obrazu (celkem 4x více pixelů). Součástí této práce je také implementace webové aplikace, která využívá natrénované modely pro úpravu obrazu.
|
|
|
Modelování rekonstrukce obrazu při CT RTG fluoroskopii
Bainar, Petr ; Kolář, Radim (oponent) ; Drastich, Aleš (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření simulátoru modelujícího rekonstrukci obrazu při CT RTG fluoroskopii. Program bude primárně sloužit k výuce v laboratorních cvičeních předmětů týkajících se zobrazovacích systémů v lékařství. Úvodní část je věnována popisu procesu zobrazení u CT RTG ZS. Důraz je kladen zejména na specifika užívaná při intervenční CT RTG fluoroskopii. Navazující část práce řeší koncepci simulátoru, definuje jeho vstupy a výstupy a nastiňuje způsob práce. Následně se práce věnuje realizovanému programu, je popsán vzhled jednotlivých oken a podrobně vysvětleny jednotlivé ovládací prvky. V hodnotící části práce jsou dokumentovány dosažené výsledky. Její součástí je popis vlivu jednotlivých parametrů procesu na vlastnosti získávaných snímků. V hodnotící části je rovněž představena filozofie hledání optimálních parametrů. Přílohou práce je návrh návodu k laboratornímu cvičení.
|
|
|
Reconstruction of Missing Parts of the Face Using Neural Network
Marek, Jan ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to design a neural network for reconstruction of face images in which a part of the face is obscured by a mask. Concepts used in the development of convolutional neural networks and generative adversarial networks are presented. Specific concepts used in neural networks used for face reconstruction are described. The generative adversarial network presented in this thesis combines the use of gated convolutional layers and dense multiscale fusion blocks to produce realistic reconstructions of masked face images.
|
|
|
Determination of Objects Similarity Based on Image Information
Rajnoha, Martin ; Kamencay,, Patrik (oponent) ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Monitoring of public areas and their automatic real-time processing became increasingly significant due to the changing security situation in the world. However, the problem is an analysis of low-quality records, where even the state-of-the-art methods fail in some cases. This work investigates an important area of image similarity – biometric identification based on face image. The work deals primarily with the face super-resolution from a sequence of low-resolution images and it compares this approach to the single-frame methods, that are still considered as the most accurate. A new dataset was created for this purpose, which is directly designed for the multi-frame face super-resolution methods from the low-resolution input sequence, and it is of comparable size with the leading world datasets. The results were evaluated by both a survey of human perception and defined objective metrics. A hypothesis that multi-frame methods achieve better results than single-frame methods was proved by a comparison of both methods. Architectures, source code and the dataset were released. That caused a creation of the basis for future research in this field.
|
host ::
RSS.