|
|
Afinní lícování nativních a postkontrastních CT snímků mozku
Chmelík, Jiří ; Mézl, Martin (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá řešením problému registrace obrazů mozku pořízených rentgenovou výpočetní tomografií. Úvodem práce je seznámení s metodami geometrických transformací obrazů, zejména pak afinní transformací. Dále se text zabývá problematikou interpolačních metod, výpočtů podobnostních kriterií a následné optimalizace. Veškerá problematika je řešena speciálně pro trojrozměrná data. Druhá část práce je praktickou ukázkou programu v prostředí MatLab® pro registraci pořízených snímků pomocí afinní transformace, jehož součástí je také algoritmus pro odstranění schodového artefaktu, podložky pod hlavu a pacientského stolu. Jako optimalizační algoritmus je použita metoda kontrolovaného náhodného prohledávání (CRS). Vzhledem k typu medicínských obrazů poskytovaných ve formátu DICOM je součástí práce také proces jejich načtení a uložení.
|
|
|
Zajištění přesnosti stereozpracování obrazu
Kuník, Oliver ; Španěl, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá možnosťami spresnenia výsledkov spracovania stereoobrazu a skúma spôsoby jeho stabilizácie. Navrhuje postup stabilizácie stereozáznamu vzhľadom na určenú referenčnú stereosnímku pre udržanie snímok v skalibrovanej polohe kamery. Na eliminovanie pohybu stereosnímok je použitá afinná transformácia. Na jej hľadanie sú použité pozície rohových bodov nájdené so subpixelovou presnosťou. Práca obsahuje porovnanie účinnosti stabilizácie stereozáznamu určeného na počítanie rýchlosti vozidiel.
|
|
|
Automorfing dvou obrázků
Čermák, Pavel ; Nečas, Ondřej (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou automorfingu mezi zdrojovým a cílovým obrazem. Práce popisuje již existující metody a algoritmy pro tvorbu morfingu. Dále se práce zaměřuje na popis návrhu a realizaci metody pro tvorbu automorfingu. K tomuto účelu je zapotřebí detekovat významné body v obraze, tyto body korespondovat a podle těchto korespondencí vytvořit vlastní morfing.
|
|
|
Vyhodnocení metod stereozpracování obrazu
Juráček, Ivo ; Španěl, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o určení vzájemné korelace mezi dvěma snímky a její aplikaci na reálný problém s využitím kamery, která je součástí stereo kamery. Naznačuje, jakým způsobem lze využít vzájemnou korelaci pro hledání určitých vzorů v obraze, přičemž lze dopočítat posun mezi dvěma snímky při různém zvětšení obrazu, které je provedeno převzorkováním. Přesnost korelace se poté promítne při kompenzaci snímků pomocí afinní transformace, která slouží jako ověření správnosti vzájemné korelace. Pro další zvýšení přesnosti korelace je využit detektor rohů, který v jednom snímku nalezne výrazné body, které se potom pomocí vzájemné korelace hledají v jiném snímku. Dosažené výsledky touto metodou jsou též zpracovány v této práci.
|
|
| |
|
|
Kvantifikace vícerozměrných rizik
Hilbert, Hynek ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Hudecová, Šárka (oponent)
Předložená práce se věnuje vícerozměrné teorii extrémních hodnot. Hlavně přesahům přes lineární a v menší míře také přes eliptické prahy. Jedná se o alternativu k teorii souřadnicových extrémů. Za extrémní hodnoty považujeme ty, které patří do vzdálených oblastí, a vyšetřujeme konvergenci jejich rozdělení k limitním rozdělením. Oblastmi jsou bud' poloprostory, nebo elipsoidy. Pro poloprostory rozlišujeme dva případy: bud' předpokládáme, že je podkladové rozdělení směrově homogenní a poloprostory necháme diver- govat jakýmkoliv směrem, nebo předpokládáme, že se podkladové rozdělení formuje jedním směrem, kterým pak poloprostory divergují. V prvním případě rozlišujeme tři tvary limitních rozdělení. Do sféry přitažlivosti patří unimodální rozdělení a jejich zobecnění na rotund-exponenciální množiny. V druhém případě je limitních rozdělení velmi mnoho a obecný tvar nee- xistuje. Stejně tak sféry přitažlivosti nemají obecnou strukturu. Podobné je to u eliptických přesahů, kde vyšetřujeme konvergenci náhodných vektorů žijících na doplňcích expandujících elipsoidů. Ve všech případech jsou limitní rozdělení určena afinními transformacemi a rozdělením spektrální míry. 1
|
|
|
Zajištění přesnosti stereozpracování obrazu
Kuník, Oliver ; Španěl, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá možnosťami spresnenia výsledkov spracovania stereoobrazu a skúma spôsoby jeho stabilizácie. Navrhuje postup stabilizácie stereozáznamu vzhľadom na určenú referenčnú stereosnímku pre udržanie snímok v skalibrovanej polohe kamery. Na eliminovanie pohybu stereosnímok je použitá afinná transformácia. Na jej hľadanie sú použité pozície rohových bodov nájdené so subpixelovou presnosťou. Práca obsahuje porovnanie účinnosti stabilizácie stereozáznamu určeného na počítanie rýchlosti vozidiel.
|
|
| |
|
|
Vyhodnocení metod stereozpracování obrazu
Juráček, Ivo ; Španěl, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o určení vzájemné korelace mezi dvěma snímky a její aplikaci na reálný problém s využitím kamery, která je součástí stereo kamery. Naznačuje, jakým způsobem lze využít vzájemnou korelaci pro hledání určitých vzorů v obraze, přičemž lze dopočítat posun mezi dvěma snímky při různém zvětšení obrazu, které je provedeno převzorkováním. Přesnost korelace se poté promítne při kompenzaci snímků pomocí afinní transformace, která slouží jako ověření správnosti vzájemné korelace. Pro další zvýšení přesnosti korelace je využit detektor rohů, který v jednom snímku nalezne výrazné body, které se potom pomocí vzájemné korelace hledají v jiném snímku. Dosažené výsledky touto metodou jsou též zpracovány v této práci.
|
|
|
Kvantifikace vícerozměrných rizik
Hilbert, Hynek ; Hlubinka, Daniel (vedoucí práce) ; Hudecová, Šárka (oponent)
Předložená práce se věnuje vícerozměrné teorii extrémních hodnot. Hlavně přesahům přes lineární a v menší míře také přes eliptické prahy. Jedná se o alternativu k teorii souřadnicových extrémů. Za extrémní hodnoty považujeme ty, které patří do vzdálených oblastí, a vyšetřujeme konvergenci jejich rozdělení k limitním rozdělením. Oblastmi jsou bud' poloprostory, nebo elipsoidy. Pro poloprostory rozlišujeme dva případy: bud' předpokládáme, že je podkladové rozdělení směrově homogenní a poloprostory necháme diver- govat jakýmkoliv směrem, nebo předpokládáme, že se podkladové rozdělení formuje jedním směrem, kterým pak poloprostory divergují. V prvním případě rozlišujeme tři tvary limitních rozdělení. Do sféry přitažlivosti patří unimodální rozdělení a jejich zobecnění na rotund-exponenciální množiny. V druhém případě je limitních rozdělení velmi mnoho a obecný tvar nee- xistuje. Stejně tak sféry přitažlivosti nemají obecnou strukturu. Podobné je to u eliptických přesahů, kde vyšetřujeme konvergenci náhodných vektorů žijících na doplňcích expandujících elipsoidů. Ve všech případech jsou limitní rozdělení určena afinními transformacemi a rozdělením spektrální míry. 1
|
host ::
RSS.