|
|
Moderní metody restaurace poškozených audiosignálů
Mokrý, Ondřej ; Koldovský,, Zbyněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problémem doplňování souvislého úseku chybějících vzorků v digitálním audiosignálu. Tento problém je formulován jako optimalizační úloha, při níž v množině přípustných rekonstruovaných signálů hledáme takový, jehož reprezentace při vhodně zvolené transformaci je co nejvíce řídká. Popsány jsou různé konkrétní formulace, a to analyzující i syntetizující model jak pro konvexní, tak i pro nekonvexní úlohu. Pro uvedené formulace jsou navrženy algoritmy k jejich řešení a v konvexním případě je navíc metoda doplněna o různé postupy pro kompenzaci poklesu energie v doplněném úseku signálu. Všechny navržené algoritmy jsou otestovány na reálných nahrávkách a je ukázána jejich konkurenceschopnost ve srovnání se současným stavem problematiky (state-of-the-art).
|
|
|
Image Bit-Depth Expansion Method Based On Sparse
Representations
Záviška, Pavel
In this paper, a method for restoration of low bit-depth images based on sparse representations is presented. Proposed method is independent on the transform used, however for the purposes of experiments, Discrete Cosine Transform (DCT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) are used. The experiments show that our method enhances the visual quality of low bit-depth images and performs better, in terms of PSNR, than basic bit-depth expansion methods.
|
|
|
Restaurace signálu po průchodu limiterem s použitím psychoakustického modelu
Kramář, Denis ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Záviška, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím řídkých reprezentací signálu za účelem restaurace audiosignálu poškozeného clippingem. Nejprve je zde probrána teorie týkající se limiteru a samotné limitace signálu. Poté jsou zde uvedeny některé současné metody založené na teorii řídkých reprezentací. Ta je popsána v následující kapitole. Následně je zde popsán psychoakustický model a jeho využití pro declipping. Na závěr teoretické části jsou zde představeny dvě metody řešení této úlohy. První je založená na syntezujícím modelu signálu a využívá algoritmus Douglas-Rachford. Druhá je založená na analyzujícím modelu signálu a byl pro ni zvolen algoritmus Chambolle-Pock. V další části je popsána jejich implementace v prostředí Matlab. Na závěr jsou vyhodnoceny výsledky dosažené oběma algoritmy.
|
|
|
Rekonstrukce signálu modifikovaného efektem fade-in/fade-out
Bača, Petr ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce nese teoretický podklad pro zpracování speciální úlohy dekvantizace, a to rekonstrukce signálu postiženého efektem fade-in, fade-out. Je zde obsažen teoretický úvod shrnující základní poznatky o převodu z analogové oblasti do digitální. Dále zde nalézáme objasnění fenoménu řídkých reprezentací signálů, je zde formulována dekvantizační úloha a nadnesen algoritmus k jejímu výpočtu. Práce popisuje realizaci úlohy a přináší shrnutí výsledků celého procesu.
|
|
|
Restaurace poškozených audiosignálů pomocí řídkých reprezentací
Mokrý, Ondřej ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na problém doplnění úseku chybějících dat audiosignálu. Audiosignál je pomocí diskrétní Gaborovy transformace převeden na řídký vektor. Problém doplnění dat při zachování řídkosti reprezentace je formulován jako optimalizační úloha, která je následně řešena algoritmem Douglas-Rachford. Oproti stávajícím přístupům je navíc algoritmus doplněn o návrh metody pro kompenzaci poklesu energie v úseku doplněných vzorků výsledného signálu.
|
|
|
Restaurace audiosignálů založená na řídkých reprezentacích
Záviška, Pavel ; Průša, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou audio clippingu a aplikací modelu řídkých reprezentací pro úlohu declippingu. Nejprve je popsána obecná teorie clippingu, na kterou navazuje stručný přehled stávajících metod a popis obecné teorie, zabývající se řídkými reprezentacemi signálů a bázemi, resp. framy. Následně jsou představeny dvě metody, které řeší úlohu declippingu na základě řídkých reprezentací. První metoda používá Obecný proximální algoritmus pro konvexní optimalizaci, druhá pak Douglas-Rachfordův algoritmus. Zmíněné metody byly naprogramovány v prostředí Matlab. Výsledky metod jsou vyhodnoceny podle ukazatelů SNR, PEMO-Q a také podle subjektivních poslechových testů.
|
|
|
Computational methods in single molecule localization microscopy
Ovesný, Martin ; Hagen, Guy Michael (vedoucí práce) ; Plášek, Jaromír (oponent) ; Fliegel, Karel (oponent)
Výpočetní metody v jednomolekulové lokalizační mikroskopii Abstrakt Fluorescenční mikroskopie je jedním z hlavních nástrojů biomedicínského výzkumu díky tomu, že se jedná o neinvazivní nedestruktivní a vysoce specifickou zobrazovací metodu. Bohužel optický mikroskop je difrakčně limitovaný systém, což znamená, že nejvyšší dosažitelné rozlišení je přibližně 250 nm laterálně a 500 nm axiálně. Jelikož většina buněčných struktur, o které se výzkumníci zajímají, je menší, zvýšení rozlišovací schopnosti je velice důležité. V posledních letech bylo vyvinuto několik metod, které umožňují zobrazování za hranicí difrakce. Jednou z nich je jednomolekulová lokalizační mikroskopie, která dokáže rozlišit detaily až do 5nm. Tato metoda je však velmi výpočetně náročná. Vývoj metod pro zobrazování a analýzu dat z jednomolekulové lokalizační mikroskopie je předmětem této práce. V lokalizační mikroskopii je obraz se superrozlišením zrekonstruován z dlouhé sekvence kon- venčních obrázků jednotlivých řídce distribuovaných fotoaktivovaných molekul. Ty jsou systematicky lokalizovány se subdifrakční přesností. V této práci jsme navrhli, implementovali a experimen- tálně ověřili sadu metod pro automatické zpracování, analýzu a vizualizaci dat pořízených jed- nomolekulovou lokalizační mikroskopií....
|
|
|
Moderní metody restaurace audiosignálů
Kalník, Jan ; Mangová, Marie (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o moderních metodách restaurace audiosignálu. Hlavními použitymi metodami budou řídké reprezentace signálu, které budou implementovány v programu MATLAB pomocí toolboxů LTFAT a UNLocBoX. Dále se budeme snažit dosáhnout co nejkvalitnější rekonstrukce a poté tyto vysledky porovnat jak subjektivně tak objektivně.
|
|
|
Metody pro zvýšení bitové hloubky fotografií
Záviška, Pavel ; Koldovský, Zbyněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je aplikace problematiky řídkých reprezentací na úlohu zvyšování bitové hloubky fotografií. Jsou popsány základní metody pro zvyšování bitové hloubky a následně je představena metoda využívající řídké reprezentace obrazového signálu. Jednotlivé metody jsou naprogramovány v prostředí Matlab. Výsledky implementovaných metod jsou porovnány pomocí objektivních ukazatelů PSNR, SSIM i subjektivně pomocí online dotazníku.
|
|
|
Inpainting of Missing Audio Signal Samples
Mach, Václav ; Polec,, Jaroslav (oponent) ; Koldovský,, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Recently, sparse representations of signals became very popular in the field of signal processing. Sparse representation mean that the signal is represented exactly or very well approximated by a linear combination of only a few vectors from the specific representation system. This thesis deals with the utilization of sparse representations of signals for the process of audio restoration, either historical or recent records. Primarily old audio recordings suffer from defects like crackles or noise. Until now, short gaps in audio signals were repaired by interpolation techniques, especially autoregressive modeling. Few years ago, an algorithm termed the Audio Inpainting was introduced. This algorithm solves the missing audio signal samples inpainting using sparse representations through the greedy algorithm for sparse approximation. This thesis aims to compare the state-of-the-art interpolation methods with the Audio Inpainting. Besides this, l1-relaxation methods are utilized for sparse approximation, while both analysis and synthesis models are incorporated. Algorithms used for the sparse approximation are called the proximal algorithms. These algorithms treat the coefficients either separately or with relations to their neighbourhood (structured sparsity). Further, structured sparsity is used for audio denoising. In the experimental part of the thesis, parameters of each algorithm are evaluated in terms of optimal restoration efficiency vs. processing time efficiency. All of the algorithms described in the thesis are compared using objective evaluation methods Signal-to-Noise ratio (SNR) and PEMO-Q. Finally, the overall conclusion and discussion on the restoration results is presented.
|
host ::
RSS.