|
|
Sparse Signal Recovery via Convex Optimization
Novosadová, Michaela
We propose recovering 1D piecewice linear signal using a sparsity-based method consisting of two steps. The first step is signal segmentation via optimization algorithms solving sparsity based model. Second step consists of applying an ordinary mean square method on each detected segment of the signal. We show results of our experiments on two types of the signal.
|
|
|
Moderní restaurace audiosignálu s chybějícími úseky
Skyva, Pavel ; Mangová, Marie (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá moderní metodou restaurace audiosignálů s chybějícími úseky. Rekonstrukce je založena především na řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Douglas-Rachfordova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR).
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Metody pořízení a zpracování obrazů založené na řídkých reprezentacích
Talár, Ondřej ; Mach, Václav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá rekonstrukčními možnostmi, které poskytuje řídká reprezentace signálů. Tato reprezentace zmenšuje signál na pouhý vektor prvků, které ukazují na části signálu ve slovníkové matici. Je nastíněna problematika s kvantovaným signálem a připomenuty druhy modulací, při kterých dochází ke kvantizaci a její způsoby. K řešení je zvolen algoritmus Douglas-Rachford, který nám umožňuje přibližovat se postupně k množině všech přijatelných řešení. Na konci je předvedeno řešení problému a několik testů pro ukázku funkce vytvořeného programu.
|
|
|
Restaurace přeexponovaného digitálního obrazu
Zonygová, Kristýna ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá opravou přeexponovaných šedotónových obrazů na základě řídké reprezentace signálu. Pro převedení obrazu do jiné reprezentace byla použita vlnková transformace. V této reprezentaci bylo hledáno řešení konvexní optimalizační úlohy, která měla požadavky na relaxovanou řídkost signálu a hodnoty pixelů restaurovaného obrazu. Konkrétně byl použit proximální Douglas-Rachford algoritmus využívající dva proximální operátory. Realizace byla provedena v programovém prostředí MATLAB s použitím softwaru Wavelet Toolbox. K hodnocení úspěšnosti metody byl použit poměr PSNR (špičkový odstup signálu k šumu). Navržené řešení bylo testováno na 5 náhodných obrazech a porovnáno s výsledky z editoru fotografií Adobe Photoshop Lightroom CC.
|
|
|
Restaurace přeexponovaného digitálního obrazu
Zonygová, Kristýna ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá opravou přeexponovaných šedotónových obrazů na základě řídké reprezentace signálu. Pro převedení obrazu do jiné reprezentace byla použita vlnková transformace. V této reprezentaci bylo hledáno řešení konvexní optimalizační úlohy, která měla požadavky na relaxovanou řídkost signálu a hodnoty pixelů restaurovaného obrazu. Konkrétně byl použit proximální Douglas-Rachford algoritmus využívající dva proximální operátory. Realizace byla provedena v programovém prostředí MATLAB s použitím softwaru Wavelet Toolbox. K hodnocení úspěšnosti metody byl použit poměr PSNR (špičkový odstup signálu k šumu). Navržené řešení bylo testováno na 5 náhodných obrazech a porovnáno s výsledky z editoru fotografií Adobe Photoshop Lightroom CC.
|
|
|
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.
|
|
|
Sparse Signal Recovery via Convex Optimization
Novosadová, Michaela
We propose recovering 1D piecewice linear signal using a sparsity-based method consisting of two steps. The first step is signal segmentation via optimization algorithms solving sparsity based model. Second step consists of applying an ordinary mean square method on each detected segment of the signal. We show results of our experiments on two types of the signal.
|
|
|
Moderní restaurace audiosignálu s chybějícími úseky
Skyva, Pavel ; Mangová, Marie (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá moderní metodou restaurace audiosignálů s chybějícími úseky. Rekonstrukce je založena především na řídkých reprezentací signálů. V práci je popsán způsob hledání řídkého řešení pomocí proximálního Douglas-Rachfordova algoritmu a jeho následné užití pro výpočet zrekonstruovaného signálu. Výpočetní program je implementován v prostředí MATLAB a k výpočtům využívá toolbox LTFAT. Výsledky rekonstrukce jsou hodnoceny objektivní metodou odstupu signálu od šumu (SNR).
|
host ::
RSS.