|
|
Audio inpainting algorithms
Kolbábková, Anežka ; Veselý, Vítězslav (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Tato práce se zabývá doplňováním chybějících dat do audio signálů a algoritmy řešícími problém založenými na řídké reprezentaci audio signálu. Práce se zaměřuje na některé algoritmy, které řeší doplňování chybějících dat do audio signálů pomocí řídké reprezentace signálů. Součástí práce je také návrh algoritmu, který používá řídkou reprezentaci signálu a také nízkou hodnost signálu ve spektrogramu audio signálu. Dále práce uvádí implementaci tohoto algoritmu v programu Matlab a jeho vyhodnocení.
|
|
|
Denoising of Images from Electron Microscope
Holub, Zbyněk ; Kolář, Radim (referee) ; Odstrčilík, Jan (advisor)
Tato Diplomová práce je zaměřena na odstranění šumu ze snímků získaných pomocí Transmisního elektronového mikroskopu. V práci jsou popsány principy digitalizace výsledných snímků a popis jednotlivých šumových složek, které vznikají při digitalizaci snímků. Tyto nechtěné složky ovlivňují kvalitu výsledného snímku. Proto byly vybrány filtrační metody založené na minimalizaci totální variace, jejichž principy jsou v této práci popsány. Jako referenční filtrační metoda byla vybrána filtrace pomocí Non-local means filtru. Tento filtr byl vybrán, jelikož v dnešní dobře patří mezi nejvíce využívané metody, které mají vysokou účinnost. Pro objektivní hodnocení kvality filtrací byly použity tyto hodnotící kritéria – SNR, PSNR a SSIM. V závěru této práce, jsou všechny získané výsledky zobrazeny a jsou diskutovány účinnosti jednotlivých filtrační metod.
|
|
|
Implementation of restoring method for reading bar code
Kadlčík, Libor ; Bartušek, Karel (referee) ; Mikulka, Jan (advisor)
Bar code stores information in the form of series of bars and gaps with various widths, and therefore can be considered as an example of bilevel (square) signal. Magnetic bar codes are created by applying slightly ferromagnetic material to a substrate. Sensing is done by reading oscillator, whose frequency is modulated by presence of the mentioned ferromagnetic material. Signal from the oscillator is then subjected to frequency demodulation. Due to temperature drift of the reading oscillator, the demodulated signal is accompanied by DC drift. Method for removal of the drift is introduced. Also, drift-insensitive detection of presence of a bar code is described. Reading bar codes is complicated by convolutional distortion, which is result of spatially dispersed sensitivity of the sensor. Effect of the convolutional distortion is analogous to low-pass filtering, causing edges to be smoothed and overlapped, and making their detection difficult. Characteristics of convolutional distortion can be summarized into point-spread function (PSF). In case of magnetic bar codes, the shape of the PSF can be known in advance, but not its width of DC transfer. Methods for estimation of these parameters are discussed. The signal needs to be reconstructed (into original bilevel form) before decoding can take place. Variational methods provide effective way. Their core idea is to reformulate reconstruction as an optimization problem of functional minimization. The functional can be extended by other functionals (regularizations) in order to considerably improve results of reconstruction. Principle of variational methods will be shown, including examples of use of various regularizations. All algorithm and methods (including frequency demodulation of signal from reading oscillator) are digital. They are implemented as a program for a microcontroller from the PIC32 family, which offers high computing power, so that even blind deconvolution (when the real PSF also needs to be found) can be finished in a few seconds. The microcontroller is part of magnetic bar code reader, whose hardware allows the read information to be transferred to personal computer via the PS/2 interface or USB (by emulating key presses on virtual keyboard), or shown on display.
|
|
|
Magnetic resonance imaging via optimization methods
Onderlička, Tomáš ; Šorel,, Michal (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Magnetic resonance imaging is a diagnostic method to form images of the organs in the body. Long acquisition times are the main disadvantage, however it is possible to accelerate the data acquisition with the method of compressed sensing by sensing fewer samples and formulating an optimization method for image reconstruction. The aim of this thesis is to describe and compare the common optimization methods and to create a software capable of solving them. Another objective is to observe how much the data acquisition can be accelarated without the loss of image quality when dealing with real data. The most promising method in the experiment was total generalized variation (TGV) regularization which was able to reconstruct an image with a proper quality using only a quarter of the data.
|
|
|
An alternative JPEG coder/decoder
Jirák, Jakub ; Kiska, Tomáš (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
The JPEG codec is currently the most widely used image format. This work deals with the design and implementation of an alternative JPEG codec using proximal algorithms in combination with the fixation of points from the original image to suppression of artifacts created in common JPEG coding. To solve the problem, the prox_TV and then the Douglas-Rachford algorithm were used, for which special functions using l_1-norm for image reconstruction were derived. The results of the proposed solution are very good because they can effectively suppress the artefacts created and the result corresponds to the image with a higher set qualitative factor. The proposed method achieves very good results for both simple images and photos, but in the case of large images (1024 × 1024 px) and larger, a large amount of computing time is required, so the method is more suitable for smaller images.
|
|
|
Image Edge Detection Using Convex Optimisation
Novosadová, Michaela ; Róka, Rastislav (referee) ; Dostál, Otto (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Detekce hran v obraze je jednou z nejdůležitějších technik v oblasti digitálního zpracování obrazu. Bývá používána, mimo jiné, jako první krok segmentace obrazu. I proto stále zůstává v oblasti zájmu vědců, kteří se snaží vyvíjet stále lepší detekční přístupy. Hlavním cílem této práce je nalezení vhodné metody detekce hran v obraze pomocí konvexní optimalizace. Navržená metoda je založená na řídkém modelování, a její hlavní část je formulována jako konvexní optimalizační problém, který je řešen pomocí proximálních algoritmů. Pro definici optimalizačního problému se předpokládá, že signál může být modelován jako přeparametrizovaný po částech polynomiální signál, který se skládá z disjunktních segmentů. Počet těchto segmentů je výrazně menší než je počet vzorků signálu, což vybízí k použití řídkosti. Návrh vhodného optimalizačního problému nejdříve probíhá na jednorozměrných signálech, jelikož implementace a porovnání jednotlivých algoritmů je pro jednorozměrné signály výrazně jednodušší a časově méně náročná, než pro dvojrozměrné. První část práce se věnuje představení základní teorie z oblasti zpracování signálu, řídkosti, konvexní optimalizace a proximálních algoritmů, a dále prezentuje průřez používanými metodami pro hranovou detekci v obraze. Druhá část práce se zaměřuje na návrh a následné vyhodnocení jednotlivých optimalizačních problémů pro segmentaci jednorozměrných syntetických signálů, které jsou poškozeny šumem. Vyhodnocení je provedeno jak z pohledu přesnosti detekce skoků tak i odšumění. Poslední část práce je věnována rozšíření nejlépe fungujícího přístupu k detekci skoků v jednorozměrném signálu pro použití na detekci hran v obraze. V této části je navržený přístup testován na standardizovaném datasetu obrázků, který obsahuje manuálně označené hrany od několika subjektů. Výsledky navržené metody jsou vyhodnoceny pomocí precision-recall křivek a jejich maximálního F skóre a následně porovnány s ostatními metodami hranové detekce.
|
|
|
Magnetic resonance imaging via optimization methods
Onderlička, Tomáš ; Šorel,, Michal (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Magnetic resonance imaging is a diagnostic method to form images of the organs in the body. Long acquisition times are the main disadvantage, however it is possible to accelerate the data acquisition with the method of compressed sensing by sensing fewer samples and formulating an optimization method for image reconstruction. The aim of this thesis is to describe and compare the common optimization methods and to create a software capable of solving them. Another objective is to observe how much the data acquisition can be accelarated without the loss of image quality when dealing with real data. The most promising method in the experiment was total generalized variation (TGV) regularization which was able to reconstruct an image with a proper quality using only a quarter of the data.
|
|
|
An alternative JPEG coder/decoder
Jirák, Jakub ; Kiska, Tomáš (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
The JPEG codec is currently the most widely used image format. This work deals with the design and implementation of an alternative JPEG codec using proximal algorithms in combination with the fixation of points from the original image to suppression of artifacts created in common JPEG coding. To solve the problem, the prox_TV and then the Douglas-Rachford algorithm were used, for which special functions using l_1-norm for image reconstruction were derived. The results of the proposed solution are very good because they can effectively suppress the artefacts created and the result corresponds to the image with a higher set qualitative factor. The proposed method achieves very good results for both simple images and photos, but in the case of large images (1024 × 1024 px) and larger, a large amount of computing time is required, so the method is more suitable for smaller images.
|
|
|
Denoising of Images from Electron Microscope
Holub, Zbyněk ; Kolář, Radim (referee) ; Odstrčilík, Jan (advisor)
Tato Diplomová práce je zaměřena na odstranění šumu ze snímků získaných pomocí Transmisního elektronového mikroskopu. V práci jsou popsány principy digitalizace výsledných snímků a popis jednotlivých šumových složek, které vznikají při digitalizaci snímků. Tyto nechtěné složky ovlivňují kvalitu výsledného snímku. Proto byly vybrány filtrační metody založené na minimalizaci totální variace, jejichž principy jsou v této práci popsány. Jako referenční filtrační metoda byla vybrána filtrace pomocí Non-local means filtru. Tento filtr byl vybrán, jelikož v dnešní dobře patří mezi nejvíce využívané metody, které mají vysokou účinnost. Pro objektivní hodnocení kvality filtrací byly použity tyto hodnotící kritéria – SNR, PSNR a SSIM. V závěru této práce, jsou všechny získané výsledky zobrazeny a jsou diskutovány účinnosti jednotlivých filtrační metod.
|
|
|
Audio inpainting algorithms
Kolbábková, Anežka ; Veselý, Vítězslav (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Tato práce se zabývá doplňováním chybějících dat do audio signálů a algoritmy řešícími problém založenými na řídké reprezentaci audio signálu. Práce se zaměřuje na některé algoritmy, které řeší doplňování chybějících dat do audio signálů pomocí řídké reprezentace signálů. Součástí práce je také návrh algoritmu, který používá řídkou reprezentaci signálu a také nízkou hodnost signálu ve spektrogramu audio signálu. Dále práce uvádí implementaci tohoto algoritmu v programu Matlab a jeho vyhodnocení.
|
guest ::
