|
|
Audio enhancement using different-quality A/D converters
Kovanda, Vojtěch ; Mokrý, Ondřej (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
This paper deals with sparsity based audio dequantization using combination of few cheaper and one more expensive A/D converters. Paper finds solution of this problem as convex optimization using generic proximal algorithm implemented in MATLAB. Real and synthetic signal reconstructions were performed using this algorithm. The reconstruction performance is evaluated using objective criteria such as Signal-to-Distortion Ratio (SDR) and PEMO-Q, which consider the perceptual properties of the signals.
|
|
|
Modern Optimization Methods for Interpolation of Missing Sections in Audio Signals
Mokrý, Ondřej ; Kowalski, Matthieu (referee) ; Koldovský, Zbyněk (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Poškození audio signálů je v praxi běžným, avšak nežádoucím faktem. Ke ztrátě informace může dojít nevhodným záznamem (nízký vzorkovací kmitočet či dynamický rozsah), chybou přenosu (výpadek vzorků), poškozením média či z důvodu rušení. Odstraňování takových poruch je možné pomocí inverzních úloh. Tato práce se konkrétně zaměřuje na situaci, kdy jsou úseky audio signálu o délce v řádu desítek milisekund zcela ztraceny a cílem je chybějící vzorky interpolovat na základě kontextu a vhodného modelu signálu. První část dizertační práce se věnuje metodám konvexní i nekonvexní optimalizace, které hledají řešení interpolační úlohy na základě předpokladu řídkosti časově-kmitočtového spektra. Obecný základ i některé algoritmy jsou převzaté z literatury a přizpůsobené interpolační úloze, řada modifikací a experimentálních přístupů je originální. Druhá část práce je zaměřena na využití nezáporné faktorizace matic, s níž lze sestavit pravděpodobnostní model spektrogramu signálu a tento využít pro jeho interpolaci. Z tohoto modelu pak vychází úspěšný rekonstrukční algoritmus, k němuž jsou v této práci odvozeny dvě alternativní metody. Závěr práce se věnuje rozsáhlému experimentálnímu ověření funkčnosti metod na skupině hudebních signálů. S využitím objektivních ukazatelů kvality interpolovaného signálu je ukázáno, že v jednotlivých třídách metod vedou navržené modifikace ke znatelnému zlepšení kvality či zlepšení konvergence oproti metodám základním. V rámci studovaného rozsahu poškození pak zejména algoritmy využívající faktorizace konkurují současným nejlepším metodám pro interpolaci chybějících úseků audio signálu.
|
|
|
Increasing Resolution in Perfusion Magnetic Resonance Imaging Using Compressed Sensing
Mangová, Marie ; Polec,, Jaroslav (referee) ; Šmídl, Václav (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Perfusion magnetic resonance imaging is a medical diagnostic method which requires high spatial and temporal resolution simultaneously to capture dynamics of an intravenous contrast agent which is used to perfusion measurement. However, magnetic resonance imaging has physical limits which do not allow to have this resolution simultaneously. This thesis deals with compressed sensing which enables to reconstruct measured data from relatively few acquired samples (below Nyquist rate) while resolution required to perfusion analysis is increased. This aim could be achieved with suitably proposed apriory information about sensed data and model proposal. The reconstruction is then done as an optimization problem. Doctoral thesis brings several new reconstruction models, further proposes method to debias this estimates and examines influence of compressed sensing onto perfusion parameters. Whole thesis is ended with extension of compressed sensing into three-dimensional data. Here, the influence of reconstruction onto perfusion parameters is also described. In summary, the thesis shows that due to compressed sensing, temporal resolution can be increased with the fixed spatial resolution or spatial resolution can be increased with the fixed temporal resolution.
|
|
|
Inpainting of Missing Audio Signal Samples
Mach, Václav ; Polec,, Jaroslav (referee) ; Koldovský,, Zdeněk (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
V oblasti zpracování signálů se v současné době čím dál více využívají tzv. řídké reprezentace signálů, tzn. že daný signál je možné vyjádřit přesně či velmi dobře aproximovat lineární kombinací velmi malého počtu vektorů ze zvoleného reprezentačního systému. Tato práce se zabývá využitím řídkých reprezentací pro rekonstrukci poškozených zvukových záznamů, ať už historických nebo nově vzniklých. Především historické zvukové nahrávky trpí zarušením jako praskání nebo šum. Krátkodobé poškození zvukových nahrávek bylo doposud řešeno interpolačními technikami, zejména pomocí autoregresního modelování. V nedávné době byl představen algoritmus s názvem Audio Inpainting, který řeší doplňování chybějících vzorků ve zvukovém signálu pomocí řídkých reprezentací. Zmíněný algoritmus využívá tzv. hladové algoritmy pro řešení optimalizačních úloh. Cílem této práce je porovnání dosavadních interpolačních metod s technikou Audio Inpaintingu. Navíc, k řešení optimalizačních úloh jsou využívány algoritmy založené na l1-relaxaci, a to jak ve formě analyzujícího, tak i syntetizujícího modelu. Především se jedná o proximální algoritmy. Tyto algoritmy pracují jak s jednotlivými koeficienty samostatně, tak s koeficienty v závislosti na jejich okolí, tzv. strukturovaná řídkost. Strukturovaná řídkost je dále využita taky pro odšumování zvukových nahrávek. Jednotlivé algoritmy jsou v praktické části zhodnoceny z hlediska nastavení parametrů pro optimální poměr rekonstrukce vs. výpočetní čas. Všechny algoritmy popsané v práci jsou na praktických příkladech porovnány pomocí objektivních metod odstupu signálu od šumu (SNR) a PEMO-Q. Na závěr je úspěšnost rekonstrukce poškozených zvukových signálů vyhodnocena.
|
|
|
Audio inpainting algorithms
Bartlová, Hana ; Veselý, Vítězslav (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
This thesis deals with audio inpainting problem. Firstly, basic concepts are summarized. Then, sparse representation of signals is introduced along with several algorithms. In the main part dedicated to the audio inpainting, the problem is defined and actual methods are presented and compared. The newest approach using the harmonic strucure of sound signals is then introduced, followed by several experiments and evaluation. Lastly, an algorithm ensuring the maximal computational efficiency is derived.
|
|
|
Parallelization of complex tasks in reconstruction of dynamic magnetic resonance
Bijotová, Kateřina ; Rajmic, Pavel (referee) ; Mašek, Jan (advisor)
This thesis deals with parallelization of complex tasks in reconstruction of dynamic magnetic resonance. It describes the basic principle of magnetic resonance and its relation to Fourier transform. It deals with the difference between static and dynamic magnetic resonance image reconstruction. It analyzes SVD algorithm and its use in magnetic resonance image reconstruction. It presents the principles and the importance of parallel computing in magnetic resonance imaging and describes CUDA technology. The thesis also contains a description and execution of the implementation of the reconstruction model in MATLAB and Java programming language which were optimized by JCuda library for Java implementation and gpuArray function in case of MATLAB implementation.
|
|
|
Parallelization of complex tasks in reconstruction of dynamic magnetic resonance
Bijotová, Kateřina ; Rajmic, Pavel (referee) ; Mašek, Jan (advisor)
This thesis deals with parallelization of complex tasks in reconstruction of dynamic magnetic resonance. It describes the basic principle of magnetic resonance and its relation to Fourier transform. It deals with the difference between static and dynamic magnetic resonance image reconstruction. It analyzes SVD algorithm and its use in magnetic resonance image reconstruction. It presents the principles and the importance of parallel computing in magnetic resonance imaging and describes CUDA technology. The thesis also contains a description and execution of the implementation of the reconstruction model in MATLAB and Java programming language which were optimized by JCuda library for Java implementation and gpuArray function in case of MATLAB implementation.
|
|
|
Alternative JPEG image decoder
Bureš, Jiří ; Štarha, Pavel (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
This thesis deals with the JPEG image codec, edge detection in images, sparse signal representations and proximal algorithms. First, the operation of the JPEG encoder and decoder and the theory underlying it are described. Then, based on the theoretical knowledge, a new proximal algorithm is constructed and implemented in an existing JPEG algorithm in order to remove block relics in the decoded image. The programming side is solved in Matlab environment. The results are evaluated using MSE, PSNR and SSIM methods.
|
|
|
Modern methods of reconstruction of saturated signals
Beránek, Šimon ; Smékal, Zdeněk (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
This master's thesis deals with the problems of signal degradation caused by clipping and methods for its removal and signal restoration. Basics of mathematical formulations needed, signal processing and optimalization tasks are described. The goal of this thesis is the implementation of basic algorithms used for hard declipping and creating an audio database later used for testing these algorithms. These implementations are followed by modeling of soft clipping and later restored using the improved algorithms. The restorations are tested using the subjective hearing test MUSHRA and the results are statistically evaluated.
|
|
|
Image Edge Detection Using Convex Optimisation
Novosadová, Michaela ; Róka, Rastislav (referee) ; Dostál, Otto (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Detekce hran v obraze je jednou z nejdůležitějších technik v oblasti digitálního zpracování obrazu. Bývá používána, mimo jiné, jako první krok segmentace obrazu. I proto stále zůstává v oblasti zájmu vědců, kteří se snaží vyvíjet stále lepší detekční přístupy. Hlavním cílem této práce je nalezení vhodné metody detekce hran v obraze pomocí konvexní optimalizace. Navržená metoda je založená na řídkém modelování, a její hlavní část je formulována jako konvexní optimalizační problém, který je řešen pomocí proximálních algoritmů. Pro definici optimalizačního problému se předpokládá, že signál může být modelován jako přeparametrizovaný po částech polynomiální signál, který se skládá z disjunktních segmentů. Počet těchto segmentů je výrazně menší než je počet vzorků signálu, což vybízí k použití řídkosti. Návrh vhodného optimalizačního problému nejdříve probíhá na jednorozměrných signálech, jelikož implementace a porovnání jednotlivých algoritmů je pro jednorozměrné signály výrazně jednodušší a časově méně náročná, než pro dvojrozměrné. První část práce se věnuje představení základní teorie z oblasti zpracování signálu, řídkosti, konvexní optimalizace a proximálních algoritmů, a dále prezentuje průřez používanými metodami pro hranovou detekci v obraze. Druhá část práce se zaměřuje na návrh a následné vyhodnocení jednotlivých optimalizačních problémů pro segmentaci jednorozměrných syntetických signálů, které jsou poškozeny šumem. Vyhodnocení je provedeno jak z pohledu přesnosti detekce skoků tak i odšumění. Poslední část práce je věnována rozšíření nejlépe fungujícího přístupu k detekci skoků v jednorozměrném signálu pro použití na detekci hran v obraze. V této části je navržený přístup testován na standardizovaném datasetu obrázků, který obsahuje manuálně označené hrany od několika subjektů. Výsledky navržené metody jsou vyhodnoceny pomocí precision-recall křivek a jejich maximálního F skóre a následně porovnány s ostatními metodami hranové detekce.
|
guest ::
