|
| |
|
|
Detekce částí obličeje v termografickém spektru
Šujan, Miroslav ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá aktuální problematikou detekce obličeje a jeho částí v termografickém spektru. Většina doposud publikované literatury se zabývá problematikou detekce ve viditelném spektru, což z detekce v termograckém spektru dělá zajímavou alternativu. Práce pojednává o zpracování obrazových signálů, obrazech a obličejích v termograckém spektru, vybraných metodách detekce obličeje a jeho částí a dále se zabývá praktickým návrhem systému pro detekci částí obličeje v tomto spektru a jeho následným testováním.
|
|
|
Zpracování histogramu barevného obrazu
Kučera, Ondřej ; Číka, Petr (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním histogramu barevného obrazu. K pochopení dané problematiky popisuje jednotlivé metody, kterými se dá barevný obraz a jeho histogram upravovat. Dále podává návrh realizace programu který upožňuje zpracování barevného obrazu a jeho histogramu.
|
|
|
Sledování pohybu osob ve video sekvenci
Hochman, Zdeněk ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se věnuje detekci pohybujících se osob ve video sekvenci. Zabývá se hlavně problematikou detekce pohybu a určením místa pohybu. V práci je představena poměrně nová metoda detekce pohybu Local Binary Pattern, která umožňuje rychlou a přesnou detekci pohybu. Součástí práce je také aplikace pro detekci osob. Práce podrobně zveřejňuje testy této aplikace a uvádí klady a zápory různých nastavení aplikace, které může posléze čtenář využít při práci s aplikací.
|
|
|
Nástroj na zpracování fotografovaného textu
Genčúr, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Grulich, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce poskytuje úvod do problematiky převodu fotografovaného textu do černobílé podoby. Rozebírá jednotlivé metody používané pro tuto úlohu. Následuje popis implementace aplikace, která provádí daný převod. Testuje program na vhodných datech (barevný obraz, obraz s různými odstíny apod.) a demonstruje použitelnost aplikace. Obsahuje také úvod do problematiky optického rozpoznávání znaků (OCR) a nastiňuje možné pokračování projektu tímto směrem.
|
|
|
Vizuální kontrola
Lancz, Michal ; Honec, Peter (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto semestrálna práca sa zaoberá problematikou vizuálnej kontroly. Ako kontrolované objekty sú zvolené ihly. V práci sú popísané základné poznatky k téme počítačového videnia. V prvej časti sú rozpísané metódy spracovania obrazu ako sú vyhladzovacie filtre a hranové filtre. Zvolené programovacie prostredie je Matlab. Pomocou tohto programu sa dajú prezentovať výsledky jednotlivých metód a výsledky sa ľahko môžu porovnávať. V ďalšej časti sú uvedené príklady výsledných použitých metód na vzorovom obrázku.
|
|
|
Vyhledávání textu
Burlak, Vladimír ; Macho, Tomáš (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje základní způsoby segmentace obrazu za účelem oddělení textu od pozadí. V první části jsou popsány obecné metody, určené pro zpracování obrazu. Je zde popsáno prahování, detekce hran a redukce šumu. V druhé části jsou definovány kategorie textu v obraze. Třetí část je zaměřena na program, pomocí kterého bude obraz segmentován.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání textu v obraze
Bílek, Jan ; Žák, Pavel (oponent) ; Zuzaňák, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání textu v obraze a těmi metodami zpracování obrazu, které rozpoznání textu napomáhají. Zvláště se zaměřuje na problematiku obrazového spamu a jeho úpravu pro rozpoznání. Popisuje metody zpracování obrazu, které vedou k takové úpravě obrazu, aby byl v něm obsažený text snadněji rozpoznatelný, a některé metody využívané pro rozpoznávání znaků. V práci je také popsán návrh a implementace systému, který zpracovává obrazový spam a detekuje v něm obsažený text.
|
|
|
Hodnocení kvality snímků sítnice
Tvarůžek, Marek ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vlastnostmi barevných snímků sítnice, které jsou pořízeny digitální fundus kamerou a principem funkce těchto kamer. Podrobněji jsou zde popsány základní operace pro předzpracování nejen snímku sítnice, ale i pro ostatní biomedicínské obrazy. Teoretické poznatky z těchto základních operací pro zpracování obrazu jsou využíty k vytvoření algoritmu v programovém prostředí Matlab pro kvantitativní hodnocení kvality snímku sítnice i modelových dat z hlediska zaostření. Zjištěné výsledky jsou porovnány a zaneseny do grafických závislostí.
|
host ::
RSS.