|
|
Denoising of Images from Electron Microscope
Holub, Zbyněk ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on the image denoising of images acquired by transmission electron microscope. Thesis describes principles of TEM image digitizing. It also describes the types of noises, which are the unwanted part of final image and they can damage it. Therefore, filtration methods based on total variation minimizing were chosen and used for TEM image denoising in this thesis. Non-local means filter, chosen for filtration quality comparison, because nowadays this filter is the-state-of-art in denoising methods. Filters were tested on artificially noised images by Gaussian and Poisson noise and also on images from TEM microscope. TEM images were acquired with different electron dose and with different binning. The results of filtration quality are rated by these benchmarks – SNR, PSNR and SSIM. All obtained results are shown in figures and they are discussed in the practical part.
|
|
|
Analýza rentgenových snímků za účelem odstranění rušivých artefaktů v bezpečnostních aplikacích
Schiller, Vojtěch ; Mezina, Anzhelika (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou dekompozice složeného rentgenového obrazu, na kterém jsou společně přítomny jak klíčové informační složky, tak složky šumu. Cílem je pomocí technik hlubokého učení přítomné rušivé artefakty ve formě opakujících se jevů na pozadí odstranit, přičemž klást důraz na precizní zachování informačních složek obsažených v obraze. K docílení byla použita konvoluční neuronová síť U-Net a její vylepšené varianty, které dominují především v odvětví segmentace obrazu. Společně byly také natrénovány a porovnány konkurenční modely dosahující výborných výsledků odstraňování šumu z obrazu. Práce představuje novou metodu, která byla srovnána s nejmodernějšími architekturami a ve výsledcích objektivně i subjektivně významně překonala na stejné datové sadě všechny porovnávané.
|
|
|
Image Denoising Using Weighted Local Regression
Šťasta, Jakub ; Křivánek, Jaroslav (vedoucí práce) ; Elek, Oskár (oponent)
Problém věrohodné simulace přenosu světla pomocí metody Monte Carlo může být velmi náročný. Konkrétně scény se složitými světelnými efekty nebo komplexními materiály můžou způsobovat pomalou konvergenci scény a vyžadují mnoho výpočetního času. Z toho důvodu se odšumovací algorithmy staly populárními. V této práci nejprve podáme přehled již známých přístupů k odšumování a adaptivnímu renderování. Dále implementujeme jeden ze slibných algoritmů od Moona a kol. [2014] v Corona Standalone Rendereru, zhodnotíme jeho výkon, jeho slabé i silné stránky, na 14 testovacích scénách. Ty obsahují pro odšumování a pro konvergenci složité efekty jako: subpixelovou geometrii, opticky aktivní média, extrémní hloubkové rozostření, rozostření pohybem a jiné. Navrhujeme vylepšení algoritmu, které vedou k jeho větší robustnosti a stabilitě. Dále ukazujeme, že je možné použít váženou lineární regresi k odšumování jen za použití procesoru. Ale i po našich vylepšeních, algoritmus stále není konzistentní, tj. že dochází k nechtěnému rozmázávání, případně rozmazává nedostatečně.
|
|
|
GPU Acceleration of Advanced Image Denoising
Honzátko, David ; Kruliš, Martin (vedoucí práce) ; Elek, Oskár (oponent)
BM3D (Block-Matching and 3D Filtering) je jedna z nejlepších metod na odšumování obrázků. Efektivní implementace této metody jsou existují, nicméně jsou časově náročné. Na běžných stolních počítačích může odšumění obrázků s vysokým rozlišením trvat i několik minut. Hlavním cílem této práce je navrhnout implementaci metody BM3D, která bude využívat surové výpočetní síly GPU. GPU nabízí mnohem více výpočetních jader než CPU, nicméně, kvůli specifickému výpočetnímu a paměťovému modelu, algoritmy pro GPU se od algoritmů pro CPU velmi liší. Proto tato práce prezentuje jak základní aspekty programování pro GPU, tak BM3D metodu jako takovou. Navržená implementace je pak experimentálně zhodnocena oproti těm současným. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Denoising of Images from Electron Microscope
Holub, Zbyněk ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on the image denoising of images acquired by transmission electron microscope. Thesis describes principles of TEM image digitizing. It also describes the types of noises, which are the unwanted part of final image and they can damage it. Therefore, filtration methods based on total variation minimizing were chosen and used for TEM image denoising in this thesis. Non-local means filter, chosen for filtration quality comparison, because nowadays this filter is the-state-of-art in denoising methods. Filters were tested on artificially noised images by Gaussian and Poisson noise and also on images from TEM microscope. TEM images were acquired with different electron dose and with different binning. The results of filtration quality are rated by these benchmarks – SNR, PSNR and SSIM. All obtained results are shown in figures and they are discussed in the practical part.
|
|
|
Weighted thin-plate spline image denoising
Kašpar, Roman ; Zitová, Barbara
This paper aims to present new denoising method based on thin-plate splines (TPS). The proposed approach is based on the general TPS denoising, however, its unfavorable smoothing of edges and details is suppressed by introduction of a weighting approach applied locally. The performance of the method is shown and compared to the original TPS denoising. The application of the method for denoising of infrared images of old paintings is presented.
|
host ::
RSS.