|
|
Analýza speklí pro segmentaci obrazů z optické koherentní tomografie
Gallo, Vladimír ; Kolář, Radim (oponent) ; Štohanzlová, Petra (vedoucí práce)
tejto práci sa nachádza základný popis princípu optickej koherentnej tomografie, prehľad jej aplikácií a základné rozdelenie týchto systémov. Ďalej sa práca zaoberá charakterom obrazov optickej koherentnej tomografie, pre ktoré je typický šum zvaný spekle. V práci je uvedený princíp vzniku tohto šumu a využitie jeho závislosti na mikroštruktúre zobrazovaných tkanív pomocou textúrnej analýzy pre účely klasifikácie. Praktická časť tejto diplomovej práce pozostáva z prípravy fantómov, namerania testovacej sady dát na systéme OCT, implementovania metódy analýzy speklov v MATLABe a otestovania funkčnosti implementovaných algoritmov na štandardnom texturálnom datasete a tiež na nameraných fantómových obrazových dátach. Metódy analýzy sú použité pre segmentáciu fantómových obrazových dát.
|
|
|
Urban Element Detection Using Satellite Imagery
Oravec, Dávid ; Herout, Adam (oponent) ; Zlámal, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the right detection of objects in satellite imagery using convolutional neural networks. The goal of the thesis is to detect swimming pools and tennis courts in satellite imagery from different cities using the trained model. The model works with data from 10 different cities. The RetinaNet neural network model and Detectron2 library were used for development. The final trained model can detect objects with the average precision (AP50) at the level of 63.402 %. The thesis can be useful in the field of automating the acquisition of land surface statistics.
|
|
|
Urban Element Detection Using Satellite Imagery
Oravec, Dávid ; Herout, Adam (oponent) ; Zlámal, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the right detection of objects in satellite imagery using convolutional neural networks. The goal of the thesis is to detect swimming pools and tennis courts in satellite imagery from different cities using the trained model. The model works with data from 10 different cities. The RetinaNet neural network model and Detectron2 library were used for development. The final trained model can detect objects with the average precision (AP50) at the level of 63.402 %. The thesis can be useful in the field of automating the acquisition of land surface statistics.
|
|
|
Analýza speklí pro segmentaci obrazů z optické koherentní tomografie
Gallo, Vladimír ; Kolář, Radim (oponent) ; Štohanzlová, Petra (vedoucí práce)
tejto práci sa nachádza základný popis princípu optickej koherentnej tomografie, prehľad jej aplikácií a základné rozdelenie týchto systémov. Ďalej sa práca zaoberá charakterom obrazov optickej koherentnej tomografie, pre ktoré je typický šum zvaný spekle. V práci je uvedený princíp vzniku tohto šumu a využitie jeho závislosti na mikroštruktúre zobrazovaných tkanív pomocou textúrnej analýzy pre účely klasifikácie. Praktická časť tejto diplomovej práce pozostáva z prípravy fantómov, namerania testovacej sady dát na systéme OCT, implementovania metódy analýzy speklov v MATLABe a otestovania funkčnosti implementovaných algoritmov na štandardnom texturálnom datasete a tiež na nameraných fantómových obrazových dátach. Metódy analýzy sú použité pre segmentáciu fantómových obrazových dát.
|
host ::
RSS.