|
|
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.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Mitrenga, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je seznámit se s problematikou konvolučních neuronových sítí a realizovat segmentaci obrazu. Toto téma v sobě zahrnuje obor počítačového vidění, který je používán v systémech s umělou inteligencí. Zvláštní pozornost je věnována procesu segmentace obrazu. Dále se práce věnuje základním principům umělých neuronových sítí, struktuře konvolučních neuronových sítí a zejména pak popisu jednotlivých architektur sémantické segmentace. Vybraná architektura SegNet je použiti v praktické aplikaci spolu s před-učenou sítí. Součástí práce je databáze obrazů CamVid, která je použita pro trénování. Pro testování je vytvořena databáze vlastních snímků. Praktická část je zaměřená na trénování CNN a hledání nevhodnějších parametrů pro učení sítě za pomocí SW Matlab.
|
|
|
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.
|
|
|
Analýza scény založená na 2D obrazech
Hejtmánek, Martin ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou povrchu objektů v jednoduché scéně reprezentované dvourozměrným obrazem. Shrnuje běžně používané metody v tomto oboru informačních technologií a popisuje jejich výhody a nevýhody. Na základě získaných znalostí a zkušeností představuje vlastní návrh algoritmu pro analýzu povrchu objektů založený na světelné informaci. Obsahuje podrobný popis algoritmu implementovaného v rámci této práce a diskutuje výsledky provedených experimentů. Na základě zkušeností s implementovaným algoritmem navrhuje možné předpoklady pro jeho další vylepšení.
|
|
| |
|
|
Forenzní optický komparátor otisků prstů
Dvořák, Marek ; Klubal, Ondřej (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a tvorbou aplikace, která nahrazuje funkci forenzního optického komparátoru. Jsou zde popsány základní vlastnosti otisků prstů a jejich význačné body, které slouží k rozpoznávání osob. Práce s otisky prstů je velmi náchylná na kvalitu jejich obrazu. Kvůli tomu je zde popsán a implementován Gaborův filtr. Dále jsou zde popsány základní funkce pro práci s obrazem.
|
|
|
Detekce obličeje v obraze
Koudela, Ondřej ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato práce prezentuje základní přehled metod detekce obličeje v obraze a jejich součástí. Hlavní částí práce tvoří ukázka algoritmů vytvořených v programovacím prostředí MATLAB pro detekci obličeje na základě segmentace barvy kůže v různých barevných prostředích a jejich implementace v reálném čase. Základní algoritmus je rozebrán v krocích se zobrazenými mezivýsledky pro každý barevný model zvláště a zhodnocení všech použitých metod je provedeno v závěru práce. Součástí je i simulace zpracování detekce v reálném čase v programu MATLAB Simulink.
|
|
|
Metodologie segmentace realitního trhu pro oceňovací proces
Dadák, Michal ; Bradáč, Albert (oponent) ; Cupal, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na analýzu realitního trhu a jeho segmentaci. Začátek práce se věnuje základům realitní ekonomiky a následně jednotlivých hlavním segmentům na realitním trhu. V práci jsou probrány různé statistické a matematické metody, které se dají využít při segmentaci trhu s bydlením. Práce je uzavřena postupem analýzy realitního trhu a ukázkou a popisem, jak vyčlenit z trhu daný segment. Výstupem práce je doporučený metodický postup pro odhadce či znalce.
|
|
|
Segmentace žeber v hrudních CT skenech
Kašík, Ondřej ; Kolář, Radim (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci žeber z hrudních CT dat. Pro segmentaci je zvolena metoda detekce středových linií žeber. Prvním krokem tohoto přístupu je extrakce středových linií kostí vstupních CT dat. Středové linie jsou rozděleny na krátká primitiva, která jsou poté klasifikována do dvou kategorií podle toho, zdali reprezentují středovou linii žebra či nikoliv. Následně se středové linie žeber stávají počátečními body metody narůstání oblastí v trojrozměrném prostoru, kterou je realizována finální segmentace žeber. V rámci práce byla manuálně anotována databáze 10 CT skenů, která byla následně využita pro validaci navrženého přístupu segmentace. Dosažená úspěšnost klasifikace primitiv je 96,7 %, úspěšnost segmentace žeber (Dice koeficient) je pak 86,8 %.
|
|
|
Impact of Subjective Visual Perception on Automatic Evaluation of Dashboard Design
Hynek, Jiří ; Herout, Adam (oponent) ; Kuric,, Eduard (oponent) ; Hruška, Tomáš (vedoucí práce)
Using metrics and quantitative design guidelines to analyze design aspects of user interfaces (UI) seems to be a promising way for the automatic evaluation of the visual quality of user interfaces. Since this approach is not able to replace user testing, it can provide additional information about possible design problems in early design phases and save time and expenses in the future. Analyses of used colors or UI layout are the examples of such evaluation. UI designers can use known pixel-based (e.g., Colorfulness ) or object-based (e.g., Balance or Symmetry ) metrics which measure chosen UI characteristics, based on the raster or structural representation of UI. The problem of the metric-based approach is that it does not usually consider users' subjective perception (e.g., subjective perception of color and graphical elements located on a screen). Today's user interfaces (e.g., dashboards) are complex. They consist of several color layers, contain overlapping graphical elements, which might increase ambiguity of users' perception. It might be complicated to select graphical elements for the metric-based analysis of UI, so the selection reflects users' perception and principles of a visual grouping of the perceived shapes (as described by Gestalt psychology). Development of objective metrics and design guidelines usually requires a sufficiently large training set of user interface samples annotated by a sufficient number of users. This thesis focuses on the automatic evaluation of dashboard design. It combines common knowledge about dashboards with the findings in the field of data visualization, visual perception and user interface evaluation, and explores the idea of the automatic evaluation of dashboard design using the metric-based approach. It analyzes chosen pixel-based and object-based metrics. It gathers the experience of users manually segmenting dashboard screens and uses the knowledge in order to analyze the ability of the object-based metrics to distinguish well-designed dashboards objectively. It establishes a framework for the design and improvement of metrics and proposes an improvement of selected metrics. It designs a new method for segmentation of dashboards into regions which are used as inputs for object-based metrics. Finally, it compares selected metrics with user reviews and asks questions suggesting future research tasks.
|
host ::
RSS.