|
|
Comparison of the Effect of Fingerprint Image Compression Algorithms on the Quality of Matching Algorithms
Varga, Marek ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This thesis aims to assess the effect of various compression options and image processing techniques for different types of fingerprint images. Also, various fingerprint matching techniques will be tested to measure the similarity between the processed and the original fingerprint image. The work evaluated the performance of JPEG, PNG, and the WSQ compression, as well as the minutiae-based, cross-correlation, and the PSNR matchers. The fingerprint image processing techniques included image normalization, binarization, depth change, noise removal, and resizing. As a result, the PNG compression recorded the best average scores for all fingerprint types according to all tested matchers. Furthermore, the JPEG compression registered the best average compression times, while the WSQ compression produced the smallest compressed file sizes. Moreover, the fingerprint image processing techniques did not improve the matching scores, but only made them worse.
|
|
|
Zvyšování kvality videa pomocí konvolučních sítí
Skácel, David ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Konvoluční neuronové sítě dnes představují v oblasti zpracování obrazu jeden z nejmodernějších přístupů k řešení problémů, jakými jsou například redukce kompresních artefaktů či zvyšování prostorového rozlišení obrazu. Některé výzkumné skupiny již dokazují, že lze tyto sítě adaptovat ke zpracování videa a využít tak přidané informace v čase ke zvětšení prostorového rozlišení videa či dosáhnout lepší úrovně komprese při zachování detailů. Otázkou, zdali je možné využít tento přístup také pro zvýšení časového rozlišení reálného videa, se zabývám v této práci. K tomu využívám konvolučních neuronových sítí, které, jak popisuji, dokáží do jisté míry interpolovat vstupní videosnímky ze skutečných videozáznamů, jsou-li dostatečně kvalitní, a napomoci tak zvýšení snímkové frekvence videa. Dosažené výsledky, ač pozitivní, jsou spíše mezikrokem na cestě za vhodnějším využitím těchto sítí k řešení daného problému.
|
|
|
Metody potlačení strukturního šumu typu spekle
Tvarůžek, Marek ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami potlačení strukturního šumu typu spekle v ultrazvukových snímcích. Podrobněji je zde popsáno ultrazvukové zobrazení a artefakty, které při tomto zobrazení vznikají. Ultrazvukové zobrazení má své výhody a nevýhody. Pravě jedna z těchto nevýhod se nazývá spekle. Jsou zde popsány jednotlivé modely vzniku tohoto specifického šumu. V praktické části této diplomové práce jsou zde realizovány v prostředí Matlab základní a pokročilé metody pro potlačení speklí. Jedná se o průměrující filtr, mediánovou filtraci, Frostův filtr, QGDCT, geometrickou filtraci, anisotropickou difúzi a filtraci pomocí vlnkové transformace. Tyto metody jsou na základě objektivních kriterií porovnány.
|
|
|
Analysis of Iteratively Reconstructed CT Data: Novel Methods for Measuring Image Quality
Walek, Petr ; Herout, Adam (oponent) ; Svoboda,, David (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
The collective dose from medical radiation has been sharply increasing as well as availability of CT scanners and increasing number of indicated pathologies. Hence, reduction of applied dose is a topical theme nowadays. A great progress has been made by introduction of novel iterative methods for reconstruction of image data from measured projections. A new interest and need for CT image quality measurement have been simultaneously reported. Quality of iteratively reconstructed data was so far quantitatively measured in phantom scans or in small regions of interest in real patient data. However, the character of iteratively reconstructed data suggest that those approaches are no longer sufficient and they need to be revised or replaced by a new ones. Design of novel CT image quality parameters which will respect specifics of iteratively reconstructed data and will be fully automatically computed directly from real patient data is the main objective of this thesis.
|
|
|
Modelování vlastností modelu HVS v Matlabu
Ševčík, Martin ; Slanina, Martin (oponent) ; Kratochvíl, Tomáš (vedoucí práce)
Diplomová práce ve své teoretické části pojednává o modelu lidského vidění HVS (Human Visual System), který lze využít pro hodnocení kvality obrazu v oblasti televizní techniky. Byly popsány výpočty třech vybraných JND (Just Noticeable Difference) metrik, používaných pro hodnocení v HVS. V praktické části práce byl navrhnut a realizován simulační model v Matlabu, který je využitelný pro výpočet metriky JND z barevných a šedotónových obrazů a hodnocení v oblasti obrazových vzorků a frekvenčních koeficientů. Výsledky JND byly porovnány s dalšími objektivními metrikami hodnocení kvality obrazu (MSE, NMSE, SNR a PSNR). K vyhodnocení závislosti byly využity obrazy s rozdílně definovaným obsahem.
|
|
|
Zvýraznění biomedicinských obrazových signálů
Gregor, Michal ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Snímáním biomedicínských obrazů magnetickou rezonancí nebo ultrazvukovým snímáním jsou do obrazu zaneseny nežádoucí složky v podobě šumu. Pomocí různých metod lze tento šum z obrazu částečně odstranit. Metod ke snížení zašumění je mnoho a každá funguje na jiném principu. Z toho důvodu jsou výsledky těchto metod rozdílné a výsledek je třeba objektivně posoudit. V práci je pro úpravu obrazů využívána waveletová transformace a několik prahovacích technik. Kvalita výsledných obrazů je otestována metodami pro objektivní posouzení kvality. Testování je prováděno v prostředí programu MATLAB na snímcích z magnetické rezonance a snímcích z ultrazvuku.
|
|
|
Image Super-Resolution Using Deep Learning
Bublavý, Martin ; Juránková, Markéta (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
The ability to identify and treat a variety of medical diseases is made possible by medical imaging, which is an essential component of contemporary healthcare. Yet, elements like noise and low resolution can have a negative impact on the quality of medical photographs. In this thesis, how to enhance the resolution and quality of medical images was investigated using MedSRGAN, a deep learning model built on generative adversarial networks (GANs). MedSRGAN was implemented and then applied to computed tomography (CT), one of the most utilized medical imaging methods.
|
|
|
Comparison of the Effect of Fingerprint Image Compression Algorithms on the Quality of Matching Algorithms
Varga, Marek ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This thesis aims to assess the effect of various compression options and image processing techniques for different types of fingerprint images. Also, various fingerprint matching techniques will be tested to measure the similarity between the processed and the original fingerprint image. The work evaluated the performance of JPEG, PNG, and the WSQ compression, as well as the minutiae-based, cross-correlation, and the PSNR matchers. The fingerprint image processing techniques included image normalization, binarization, depth change, noise removal, and resizing. As a result, the PNG compression recorded the best average scores for all fingerprint types according to all tested matchers. Furthermore, the JPEG compression registered the best average compression times, while the WSQ compression produced the smallest compressed file sizes. Moreover, the fingerprint image processing techniques did not improve the matching scores, but only made them worse.
|
|
|
Analysis of Iteratively Reconstructed CT Data: Novel Methods for Measuring Image Quality
Walek, Petr ; Herout, Adam (oponent) ; Svoboda,, David (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
The collective dose from medical radiation has been sharply increasing as well as availability of CT scanners and increasing number of indicated pathologies. Hence, reduction of applied dose is a topical theme nowadays. A great progress has been made by introduction of novel iterative methods for reconstruction of image data from measured projections. A new interest and need for CT image quality measurement have been simultaneously reported. Quality of iteratively reconstructed data was so far quantitatively measured in phantom scans or in small regions of interest in real patient data. However, the character of iteratively reconstructed data suggest that those approaches are no longer sufficient and they need to be revised or replaced by a new ones. Design of novel CT image quality parameters which will respect specifics of iteratively reconstructed data and will be fully automatically computed directly from real patient data is the main objective of this thesis.
|
|
|
Zvyšování kvality videa pomocí konvolučních sítí
Skácel, David ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Konvoluční neuronové sítě dnes představují v oblasti zpracování obrazu jeden z nejmodernějších přístupů k řešení problémů, jakými jsou například redukce kompresních artefaktů či zvyšování prostorového rozlišení obrazu. Některé výzkumné skupiny již dokazují, že lze tyto sítě adaptovat ke zpracování videa a využít tak přidané informace v čase ke zvětšení prostorového rozlišení videa či dosáhnout lepší úrovně komprese při zachování detailů. Otázkou, zdali je možné využít tento přístup také pro zvýšení časového rozlišení reálného videa, se zabývám v této práci. K tomu využívám konvolučních neuronových sítí, které, jak popisuji, dokáží do jisté míry interpolovat vstupní videosnímky ze skutečných videozáznamů, jsou-li dostatečně kvalitní, a napomoci tak zvýšení snímkové frekvence videa. Dosažené výsledky, ač pozitivní, jsou spíše mezikrokem na cestě za vhodnějším využitím těchto sítí k řešení daného problému.
|
host ::
RSS.