Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 9 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Hardwarová akcelerace filtrace obrazu
Zelinka, Martin ; Slaný, Karel (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá hardwarovou akcelerací filtrace obrazu s využitím FIR filtrů. Definuje základní pojmy týkající se digitálního obrazu, popisuje princip filtrace a stručně vysvětluje techniky používané při detekci hran v obraze a při vyhlazování obrazu. Hlavním cílem práce je rozbor několika metod akcelerace FIR filtrů, které jsou vhodné pro realizaci v hardwaru, a následná implementace vybrané metody s možností změny konfigurace za běhu s ohledem na maximální propustnost. V závěru práce je uvedeno vyhodnocení metody z hlediska propustnosti a provedeno srovnání s optimální softwarovou implementací.
Zpracování obrazu v systému Android - detekce a rozpoznání obličeje
Korchakov, Sergei ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním obrazu v platformě Android, respektive vývojem mobilní aplikace, která je schopná provádět detekci a rozpoznávání obličejů v reálné scéně. V rámci projektu byla provedená rešerše současně existujících metod detekce obličejů, byly prozkoumány a porovnány standardní prostředky platformy Android pro detekci tváří (FaceDetector a FaceDetectionListener) a také knihovny JJIL, OpenIMAJ, OpenCV. Pro rozpoznání obličejů byla použita knihovna OpenCV a vyzkoušeny tři algoritmy identifikace: FisherFaces, EigenFaces a Local Binary Patterns Histograms. Na základě porovnání nejúspěšnější metody byly uplatněny ve vyvinuté aplikaci.
Hardwarová akcelerace filtrace obrazu
Fiala, Martin ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Obsahem tohoto diplomového projektu je seznámení se s problematikou filtrace obrazu, zejména s teoretickými východisky jejichž původ náleží do teorie lineárních systémů a matematické analýzy funkcí více proměnných. Jsou zde vysvětleny některé přístupy a metody používané při vyhlazování obrazu a při detekci hran v obraze. Pozornost je zaměřena především na mediánový filtr, Sobelův operátor a Laplaceův operátor. Hlavní náplní projektu je diskuze různých přístupů k hardwarové akceleraci filtrace obrazu a návrh časově efektivně pracujících softwarových i hardwarových realizací filtrů v podobě programových funkcí a kombinačních obvodů s využitím teoretických znalostí o časové složitosti algoritmů. Také byly provedeny hardwarová i softwarová implementace jmenovaných filtrů na výukovém přípravku FITkit. Byl změřen čas filtrace všech implementovaných filtrů a výsledky porovnány a analyzovány.
Určování poloh robotů Trilobot
Loyka, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá technikami počítačového vidění, metodami zpracování a rozpoznávání obrazu. Smyslem je navrhnout aplikaci pro určení vzájemných poloh robotů Trilobot v laboratoři.
Hardwarová akcelerace filtrace obrazu
Fiala, Martin ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Obsahem tohoto diplomového projektu je seznámení se s problematikou filtrace obrazu, zejména s teoretickými východisky jejichž původ náleží do teorie lineárních systémů a matematické analýzy funkcí více proměnných. Jsou zde vysvětleny některé přístupy a metody používané při vyhlazování obrazu a při detekci hran v obraze. Pozornost je zaměřena především na mediánový filtr, Sobelův operátor a Laplaceův operátor. Hlavní náplní projektu je diskuze různých přístupů k hardwarové akceleraci filtrace obrazu a návrh časově efektivně pracujících softwarových i hardwarových realizací filtrů v podobě programových funkcí a kombinačních obvodů s využitím teoretických znalostí o časové složitosti algoritmů. Také byly provedeny hardwarová i softwarová implementace jmenovaných filtrů na výukovém přípravku FITkit. Byl změřen čas filtrace všech implementovaných filtrů a výsledky porovnány a analyzovány.
Určování poloh robotů Trilobot
Loyka, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá technikami počítačového vidění, metodami zpracování a rozpoznávání obrazu. Smyslem je navrhnout aplikaci pro určení vzájemných poloh robotů Trilobot v laboratoři.
Odstranění šumu z obrazu
Jurák, Martin ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Digitální obraz je často poškozen šumem. Proto bylo vytvořeno mnoho metod pro jeho odstranění. Tato práce se popisuje a porovnává tři z těchto metod: konvoluční filtry typu dolní propust, bilaterální filtr a prahování koeficientů vlnkové transformace. Konvoluční filtry jsou lineární filtry aplikované na obraz konvolucí. Jejich nevýhodou je, že dochází k rozmazání obrazu. Bilaterární filtr je rozšířením konvolučních filtrů, proto také dochází k rozmazání obrazu, nicméně zachovává hrany. Prahování vlnkových koeficientů je komplexní metoda využívající vlnkovou transformaci pro časově-frekvenční rozklad obrazu, jehož koeficienty jsou prahovány. Nevýhodou této metody je vytvoření artefaktů v obraze. Pro odhad kvality obrazu jsou použity metody PSNR a SSIM.
Hardwarová akcelerace filtrace obrazu
Zelinka, Martin ; Slaný, Karel (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá hardwarovou akcelerací filtrace obrazu s využitím FIR filtrů. Definuje základní pojmy týkající se digitálního obrazu, popisuje princip filtrace a stručně vysvětluje techniky používané při detekci hran v obraze a při vyhlazování obrazu. Hlavním cílem práce je rozbor několika metod akcelerace FIR filtrů, které jsou vhodné pro realizaci v hardwaru, a následná implementace vybrané metody s možností změny konfigurace za běhu s ohledem na maximální propustnost. V závěru práce je uvedeno vyhodnocení metody z hlediska propustnosti a provedeno srovnání s optimální softwarovou implementací.
Zpracování obrazu v systému Android - detekce a rozpoznání obličeje
Korchakov, Sergei ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním obrazu v platformě Android, respektive vývojem mobilní aplikace, která je schopná provádět detekci a rozpoznávání obličejů v reálné scéně. V rámci projektu byla provedená rešerše současně existujících metod detekce obličejů, byly prozkoumány a porovnány standardní prostředky platformy Android pro detekci tváří (FaceDetector a FaceDetectionListener) a také knihovny JJIL, OpenIMAJ, OpenCV. Pro rozpoznání obličejů byla použita knihovna OpenCV a vyzkoušeny tři algoritmy identifikace: FisherFaces, EigenFaces a Local Binary Patterns Histograms. Na základě porovnání nejúspěšnější metody byly uplatněny ve vyvinuté aplikaci.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.