|
|
Analýza trombu ve vícefázických CT datech u ischemické mozkové příhody
Mikešová, Tereza ; Holeček, Tomáš (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá analýzou trombů v mozkových vícefázických CT datech. V teoretické části práce je vypracována rešerše metod zejména segmentace trombů. Dále je v této části shrnutá anatomie mozkových tepen a přiblížena cévní mozková příhoda. Stručně jsou popsány vybrané metody z oblasti zpracování obrazu. Výsledkem praktické části je porovnání metod segmentace trombů. Samotné segmentaci předcházelo předzpracování dat, které je v práci popsáno, a vytvoření manuální anotační databáze. Nejlepší implementovanou metodou se ukázala metoda adaptivního prahování, která dosáhla Dice skóre 0,4555. Vhodným zkombinováním všech metod bylo dosaženo finálního Dice skóre 0,5145. Ze segmentovaných objemů byly následně vypočítány parametry trombů. Mediánová hodnota průměrné intenzity dosáhla na 51,55 HU, medián délky byl 15,16 mm a mediánový objem byl stanoven na 65,34 mm3. Následná korelační analýza neukázala žádný významný vztah mezi odvozenými parametry.
|
|
|
Náhrada QR kódů barevnými maticemi
Moc, Filip ; Szentandrási, István (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou nového barevného kódu pro ukládání digitálních dat do obrazu. V této zprávě naleznete informace o souvisejících existujících technologiích včetně některých existujících kódů. Dále je zde návrh nového kódu s jeho postupným vylepšováním. Popsán je způsob generování i rozpoznávání tohoto kódu. A na konci jsou výsledky experimentů, které demonstrují vydaření celé práce.
|
|
|
Metody segmentace biomedicinských obrazových signálů
Krumpholc, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami segmentace biomedicínských obrazových signálů. Popisuje, shrnuje a porovnává vybrané metody zpracování digitálního obrazu. Jednou z uvedených metod je segmentace založená na parametrickém vyjádření. Za základní parametr si můžeme zvolit například jas a prahováním pak získáme výsledný binární obraz. Další popisovanou metodou je segmentace na základě hranové reprezentace, kterou můžeme rozdělit na detekci hran pomocí hranových detektorů nebo pomocí Houghovy transformace. U hranových detektorů se využívá k detekci hran první, nebo druhá derivace. Následuje regionově orientovaná segmentace, kterou využíváme pro zašumělý obraz, i tuto kategorii můžeme rozdělit na tři části. Segmentaci dělením a slučováním oblastí, kdy je obraz rozdělen a vzniklé oblasti jsou testovány na stanovenou podmínku, pokud ji splňuje, oblasti se spojí a dále se už nedělí. Na segmentaci růstem oblastí, kdy jsou sousední pixely s podobnou intenzitou jasu k sobě seskupovány a vytváří tak segmentovanou oblast. Na segmentaci algoritmem rozvodí, která je založena na představě rozlévání vody na nerovnoměrném povrchu. Poslední skupinou metod je segmentace pomocí pružných a aktivních kontur. Zde je popsán aktivní tvarový model, který vychází z možnosti deformovat modely tak, aby odpovídaly vzorovým tvarům. Dále popisuji metodu Snakes, kdy dochází k postupnému tvarování kontur až ke hraně objektu v obraze. Ke konečné úpravě segmentovaných obrazů je použita matematická morfologie. Mým cílem bylo seznámit se s metodami segmentace obrazových signálů a vybrané metody pak zpracovat jako skripty v programovacím jazyce Matlab a jejich vlastnosti ověřit na snímcích.
|
|
|
Multi-label klasifikace textových dokumentů
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací textových dokumentů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy a problémy dolování z textu. Práce vysvětluje pojem shlukování a ukazuje několik základních algoritmů shlukování. Je zde ukázáno i několik metod klasifikace a podrobně je rozebrána vybraná metoda matrix regression. Dále byla navrhnuta a implementována aplikace používající ke klasifikaci matrix regression. Provedené experimenty byly zaměřeny na normalizaci a prahování.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Janda, Miloš ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Hlavní náplní této práce je popis a implementace metod detekce hran pomocí neuronové sítě, které jsou náhradou klasických metod detekce hran pomocí hranových detektorů. V prvních kapitolách je obecně diskutována problematika zpracování obrazu, detekce hran a neuronových sítí. Cílem hlavní části je návrh procesu generování syntetických obrazů, extrakce dat a představení variant vhodných topologií neuronových sítí pro účely detekce hran v obraze. Závěr práce je pak věnován vyhodnocení úspěšnosti detekce hran.
|
|
|
Využití filtračních metod v NMR měřeních
Nezhyba, Jiří ; Mikulka, Jan (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vlnkovou transformací a jejím využitím při zpracování a odstraňování šumu ze snímků pořízených nukleární magnetickou rezonancí. Definuje základní pojmy v této problematice jako jsou mateřská vlnka či prahování. Především však popisuje princip vlnkové transformace, prahovací techniky a kritéria hodnocení účinnosti filtrace. Je zde popsána spojitost mezi vlnkovou transformací a bankami číslicových filtrů. V experimentální části je popsána navržená filtrační metoda odstranění šumu ze snímku pořízeného technikou nukleární magnetické rezonance. Byly aplikovány různé druhy mateřských vlnek. Vyhodnocení účinnosti filtrace bylo provedeno pomocí poměru signálu k šumu, relativního kontrastu a strmosti změny intenzity signálu. Dále se věnuje porovnání vlastností obrazu a výběru mateřské vlnky na základě vlastností obrazu. Obrazy byly porovnány z hlediska jejich histogramu, kumulativního histogramu, k-prostoru a diference obrazu.
|
|
|
Fúze obrazu v termografickém spektru
Petrásek, Daniel ; Dvořák, Pavel (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
V následující práci je uvedena teorie k problematice zpracování a fúze obrazu, která v dnešní době patří do skupiny nejvíce používaných způsobů zpracování obrazu. V první části jsou zmíněny základní poznatky o obraze a elektromagnetickém spektru. V druhé části jsou probrána některá fakta o infračerveném záření, termokamerách, dále výhody a nevýhody zobrazení v termografickém spektru. Dále jsou vysvětleny základní metody vyčíslení ostrosti obrazu, segmentace a prahování přechodů a šumu. V další části je uvedeno blokové schéma systému fúze obrazu a základní myšlenka postupu při jeho implementaci. V záveřečné části práce je popsán realizovaný systém fúze obrazu a nachází se zde podrobný popis dosažených výsledků, zhodnocení práce a návrh budoucího postupu pro zdokonalení celého systému.
|
|
|
Sledování čáry pro poštovního robota
Juhas, Miroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Práce popisuje základy metod a postupů v počítačovém vidění a také obsahuje návrh praktického uplatnění získaných poznatků na úloze - sledování čáry pro poštovního robota. První část práce obsahuje základní teoretické poznatky z oboru počítačového vidění, které jsou nezbytné pro pochopení následujícího řešení, a je tedy úvodem do samotné podstaty problematiky. V druhé části práce je uveden postup řešení. Je uvedeno samotné řešení jednotlivých kroků, kterými jsou předzpracování obrazu, segmentace, detekce trajektorie a vlastní algoritmus řízení směru pohybu, a zhodnoceny výsledky jednotlivých kroků. V závislosti na dosažených výsledcích jsou zde vybrány metody vhodné pro použití v řešené úloze. V souvislosti s prací jsou uvedeny i zkušenosti aplikace algoritmu na platformě UTAR. V závěru jsou zhodnoceny a shrnuty výsledky dosažené během řešení jednotlivých bodů zadání.
|
|
|
Tvarová klasifikace pro detekci chybně segmentovaných kostí v CT datech
Janovič, Tomáš ; Jan, Jiří (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Práce pojednává o možnostech využití tvarové klasifikace pro detekci chybně segmentovaných (přerušených) kostí v datech výpočetní tomografie (CT). Je provedena rešerše publikovaných metod a algoritmů zabývajících se segmentací kostních struktur v CT datech. Následně je implementována segmentace kortikálních částí kostí metodou prostého prahování s globálním prahem. Práh je určen optimalizovaným proložením histogramu vybraným typem pravděpodobnostního rozdělení. Dále jsou popsány deskriptory, kterými lze kvantitativně popisovat tvary objektů v obrazu. Následně je implementována extrakce kontur a je aplikován vyhovující tvarový deskriptor - kumulativní úhlová funkce. Finálně jsou pomocí spojité vlnkové transformace detekovány body, které mohou potenciálně indikovat chybně segmentované kosti. Zmíněná technika je testována na reálných CT datech.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.