|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Stanovení podobnosti objektů
Přidal, Oldřich ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo sestavit program pro nalezení objektu v obraze, jeho segmentaci a stanovení podobnosti s jiným objektem. Objekty zde reprezentují osobní automobily. V teoretické části je popsáno pořízením obrazu, možnosti jeho předzpracování, geometrické transformace a Houghova transformace. Dále jsou uvedeny také základní morfologické operace, algoritmy pro detekci významných bodů v obraze a metody stanovení míry podobnosti. Praktická část, se pak zabývá způsobem realizace jednotlivých segmentů, od pořízení snímků, přes rozbor hlavního programu a popis pomocných funkcí až po vyhodnocení výsledků stanovení podobnosti. Hlavní program je rozdělen do čtyř částí. V první je obraz předzpracován, ve druhé jsou na něj aplikovány geometrické transformace a ve třetí se stanoví podobnost objektů. Poslední část obsahuje zobrazení výsledků. Algoritmus je realizován v C++ s využitím knihovny OpenCV a prezentován formou konzolové aplikace.
|
|
|
Analýza a porovnání snímků z kamery
Novotný, Václav ; Nováček, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou a porovnáním snímků z kamery. Pojednává o možnostech zpracování obrazu a hardware systému pro sběr dat. V rámci práce je vytvoření databáze snímků a realizování algoritmů, které budou zadané snímky porovnávat s referenčními a zjišťovat jejich identitu.
|
|
|
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
|
|
|
Afinní zobrazení a transformace v rovině s řešenými příklady
Barborka, Lukáš ; Zamboj, Michal (vedoucí práce) ; Jančařík, Antonín (oponent)
Analytická geometrie široce využívá aparát lineární algebry, je ostatně její přirozenou aplikací. Cílem této práce je propojení teoretických, pro mnohé studenty stále abstrakt- ních, základů lineární algebry právě s jejich praktickou aplikací v analytické geometrii, konkrétně v afinních transformacích a jejich užitím v řešených příkladech v rovině. Tato práce si klade za snahu dát do souvislosti pojmy známé z kurzu Lineární algebra (ho- momorfismy, vlastní čísla/vektory, ortogonální matice, matice přechodu...) s praktickým využitím v oblasti analytické geometrie, ať už formou důkazů důležitých vět, využívajících právě aparát lineární algebry a aritmetiky, nebo navazujících řešených příkladů. Cílem ře- šených příkladů je pak poskytnout jakýsi vhled či návod na řešení stejných či analogických úloh. Věty i příklady jsou v některých případech pro lepší názornost doplněny obrázky. Práce je pro větší přehlednost rozdělena do několika částí. V úvodu jsou zopakovány důležité pojmy lineární algebry jako je grupa, těleso, vektorový prostor, euklidovský vekto- rový prostor, lineární zobrazení (homomorfismus), matice přechodu od báze k bázi, vlastní číslo/vektor matice. Dále se přechází na afinní bodový prostor, afinní souřadnice bodu, transformační rovnice pro souřadnice bodů při přechodu k jiné soustavě...
|
|
|
Afinní zobrazení a transformace v rovině s řešenými příklady
Barborka, Lukáš ; Tůmová, Veronika (vedoucí práce) ; Zamboj, Michal (oponent)
Analytická geometrie široce využívá aparát lineární algebry, je ostatně její přirozenou aplikací. Cílem této práce je propojení teoretických, pro mnohé studenty stále abstrakt- ních, základů lineární algebry právě s jejich praktickou aplikací v analytické geometrii, konkrétně v afinních transformacích a jejich užitím v řešených příkladech v rovině. Tato práce si klade za snahu dát do souvislosti pojmy známé z kurzu Lineární algebra (ho- momorfismy, vlastní čísla/vektory, ortogonální matice, matice přechodu...) s praktickým využitím v oblasti analytické geometrie, ať už formou důkazů důležitých vět, využívajících právě aparát lineární algebry a aritmetiky, nebo navazujících řešených příkladů. Cílem ře- šených příkladů je pak poskytnout jakýsi vhled či návod na řešení stejných či analogických úloh. Věty i příklady jsou v některých případech pro lepší názornost doplněny obrázky. Práce je pro větší přehlednost rozdělena do několika částí. V úvodu jsou zopakovány důležité pojmy lineární algebry jako je grupa, těleso, vektorový prostor, euklidovský vekto- rový prostor, lineární zobrazení (homomorfismus), matice přechodu od báze k bázi, vlastní číslo/vektor matice. Dále se přechází na afinní bodový prostor, afinní souřadnice bodu, transformační rovnice pro souřadnice bodů při přechodu k jiné soustavě...
|
|
|
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.