|
|
Směrové reprezentace obrazů
Zátyik, Ján ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Průša, Zdeněk (vedoucí práce)
Jednotlivé metody popisují obraz na základě určitých tvarů, kterým se říká báze nebo frame. Pomocí těchto bází se provádí transformace obrazu do reprezentace pomocí transformačních koeficientů. Cílem je, aby byl obraz popsán co nejmenším počtem koeficientů, aby se získala tzv. řídká reprezentace. Tuto vlastnost lze využít např. pro kompresi obrazu. Báze však nejsou schopny popsat všechny tvary, které se v obrazu mohou vyskytnout. Tento nedostatek zvyšuje počet transformačních koeficientů popisujících obraz. Cílem této diplomové práce je nastudovat obecný princip výpočtu transformačních koeficientů a porovnat klasické způsoby analýzy obrazu s některými z nových způsobů analýzy obrazů. Porovnává účinnost metod při rekonstrukci obrazu z omezeného počtu koeficientů a zašuměného obrazu. Dále porovnává interpolační metodu využívající vlastnosti dvou různých transformací s bikubickou interpolací. Teoretická část se zabývá popisem transformačních metod. Popisuje metody z hlediska vícenásobného rozlišení, lokalizaci v časové a kmitočtové oblasti, nadbytečnosti a směrovosti. Dále uvádí příklady transformace na konkrétním obrázku. Praktická část diplomové práce porovnává transformace Fourier, Wavelet, Contourlet, Ridgelet, Radon, Wavelet Packet a WaveAtom na základě schopnosti rekonstrukce obrazu z omezeného počtu nejvýznamnějších transformačních koeficientů. Dále porovnává schopnost metod odstranit šum v obrazu použitím zmíněných metod a prahovacích technik aplikovaných a transformační koeficienty. Poslední podkapitola se zabývá interpolací obrazu spojením dvou metod a porovnává výsledky s klasickou bikubickou interpolací.
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Moderní směrové způsoby reprezentace obrazů
Mucha, Martin ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Zátyik, Ján (vedoucí práce)
Transformační metody slouží k popisu obrazu na základě definovaných tvarů, kterým se říká báze či framy. Díky těmto tvarům je možné obraz transformovat pomocí vypočtených transformačních koeficientů a dále s tímto obrazem pracovat. Je možné odstraňování šumu, rekonstrukce obrazu, transformace a jiné. Těchto metod zpracování obrazu je několik typů. Dochází v tomto odvětví k velkému vývoji. Tato práce se zabývá rozborem vlastností jednotlivých známých transformací jako je Fourierova a waveletová. K nim pro porovnání jsou popsány i nové vybrané Ripplet, Curvelet, Surelet, Tetrolet, Contourlet a Shearlet. Pro porovnání jednotlivých metod a jejich vlastností byly využity funkční toolboxy, které byly upraveny pro možnost omezení transformačních koeficientů pro jejich možné použití na následnou rekonstrukci.
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Pattern Recognition in Surface Electromyography
Chalupa, D.
In this paper, a method is proposed to differentiate patterns in one-channel surface electromyography. This particular method uses an example signal containing all relevant patterns to learn spectral coefficients. These coefficients are used to analyze unknown signals. An example of finger recognition algorithm based on a signal from forearm muscles is shown and discussed.
|
|
|
Moderní směrové způsoby reprezentace obrazů
Mucha, Martin ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Zátyik, Ján (vedoucí práce)
Transformační metody slouží k popisu obrazu na základě definovaných tvarů, kterým se říká báze či framy. Díky těmto tvarům je možné obraz transformovat pomocí vypočtených transformačních koeficientů a dále s tímto obrazem pracovat. Je možné odstraňování šumu, rekonstrukce obrazu, transformace a jiné. Těchto metod zpracování obrazu je několik typů. Dochází v tomto odvětví k velkému vývoji. Tato práce se zabývá rozborem vlastností jednotlivých známých transformací jako je Fourierova a waveletová. K nim pro porovnání jsou popsány i nové vybrané Ripplet, Curvelet, Surelet, Tetrolet, Contourlet a Shearlet. Pro porovnání jednotlivých metod a jejich vlastností byly využity funkční toolboxy, které byly upraveny pro možnost omezení transformačních koeficientů pro jejich možné použití na následnou rekonstrukci.
|
|
|
Směrové reprezentace obrazů
Zátyik, Ján ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Průša, Zdeněk (vedoucí práce)
Jednotlivé metody popisují obraz na základě určitých tvarů, kterým se říká báze nebo frame. Pomocí těchto bází se provádí transformace obrazu do reprezentace pomocí transformačních koeficientů. Cílem je, aby byl obraz popsán co nejmenším počtem koeficientů, aby se získala tzv. řídká reprezentace. Tuto vlastnost lze využít např. pro kompresi obrazu. Báze však nejsou schopny popsat všechny tvary, které se v obrazu mohou vyskytnout. Tento nedostatek zvyšuje počet transformačních koeficientů popisujících obraz. Cílem této diplomové práce je nastudovat obecný princip výpočtu transformačních koeficientů a porovnat klasické způsoby analýzy obrazu s některými z nových způsobů analýzy obrazů. Porovnává účinnost metod při rekonstrukci obrazu z omezeného počtu koeficientů a zašuměného obrazu. Dále porovnává interpolační metodu využívající vlastnosti dvou různých transformací s bikubickou interpolací. Teoretická část se zabývá popisem transformačních metod. Popisuje metody z hlediska vícenásobného rozlišení, lokalizaci v časové a kmitočtové oblasti, nadbytečnosti a směrovosti. Dále uvádí příklady transformace na konkrétním obrázku. Praktická část diplomové práce porovnává transformace Fourier, Wavelet, Contourlet, Ridgelet, Radon, Wavelet Packet a WaveAtom na základě schopnosti rekonstrukce obrazu z omezeného počtu nejvýznamnějších transformačních koeficientů. Dále porovnává schopnost metod odstranit šum v obrazu použitím zmíněných metod a prahovacích technik aplikovaných a transformační koeficienty. Poslední podkapitola se zabývá interpolací obrazu spojením dvou metod a porovnává výsledky s klasickou bikubickou interpolací.
|
host ::
RSS.