|
|
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.
|
|
|
Srovnání hranových detektorů
Dula, Marek ; Loučka, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zaměřujeme na porovnání různých metod pro nalezení hran v obraze a filtraci šumu v obraze. V úvodu se věnujeme zavedení základních pojmů souvisejících s danou problematikou. Následně popisujeme jednotlivé metody detekování hran a filtrování šumu v obrazu. Další část obsahuje programové zpracování jednotlivých metod v softwaru Matlab. Na závěr srovnáváme jednotlivé filtry šumu a dále i hranové detektory.
|
|
|
Srovnání hranových detektorů
Dula, Marek ; Loučka, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zaměřujeme na porovnání různých metod pro nalezení hran v obraze a filtraci šumu v obraze. V úvodu se věnujeme zavedení základních pojmů souvisejících s danou problematikou. Následně popisujeme jednotlivé metody detekování hran a filtrování šumu v obrazu. Další část obsahuje programové zpracování jednotlivých metod v softwaru Matlab. Na závěr srovnáváme jednotlivé filtry šumu a dále i hranové detektory.
|
|
|
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.
|
|
| |
host ::
RSS.