|
|
Náhrada QR kódů barevnými maticemi
Moc, Filip ; Szentandrási, István (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou nového barevného kódu pro ukládání digitálních dat do obrazu. V této zprávě naleznete informace o souvisejících existujících technologiích včetně některých existujících kódů. Dále je zde návrh nového kódu s jeho postupným vylepšováním. Popsán je způsob generování i rozpoznávání tohoto kódu. A na konci jsou výsledky experimentů, které demonstrují vydaření celé práce.
|
|
|
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.
|
|
|
Multi-label klasifikace textových dokumentů
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací textových dokumentů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy a problémy dolování z textu. Práce vysvětluje pojem shlukování a ukazuje několik základních algoritmů shlukování. Je zde ukázáno i několik metod klasifikace a podrobně je rozebrána vybraná metoda matrix regression. Dále byla navrhnuta a implementována aplikace používající ke klasifikaci matrix regression. Provedené experimenty byly zaměřeny na normalizaci a prahování.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Janda, Miloš ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Hlavní náplní této práce je popis a implementace metod detekce hran pomocí neuronové sítě, které jsou náhradou klasických metod detekce hran pomocí hranových detektorů. V prvních kapitolách je obecně diskutována problematika zpracování obrazu, detekce hran a neuronových sítí. Cílem hlavní části je návrh procesu generování syntetických obrazů, extrakce dat a představení variant vhodných topologií neuronových sítí pro účely detekce hran v obraze. Závěr práce je pak věnován vyhodnocení úspěšnosti detekce hran.
|
|
|
Využití filtračních metod v NMR měřeních
Nezhyba, Jiří ; Mikulka, Jan (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vlnkovou transformací a jejím využitím při zpracování a odstraňování šumu ze snímků pořízených nukleární magnetickou rezonancí. Definuje základní pojmy v této problematice jako jsou mateřská vlnka či prahování. Především však popisuje princip vlnkové transformace, prahovací techniky a kritéria hodnocení účinnosti filtrace. Je zde popsána spojitost mezi vlnkovou transformací a bankami číslicových filtrů. V experimentální části je popsána navržená filtrační metoda odstranění šumu ze snímku pořízeného technikou nukleární magnetické rezonance. Byly aplikovány různé druhy mateřských vlnek. Vyhodnocení účinnosti filtrace bylo provedeno pomocí poměru signálu k šumu, relativního kontrastu a strmosti změny intenzity signálu. Dále se věnuje porovnání vlastností obrazu a výběru mateřské vlnky na základě vlastností obrazu. Obrazy byly porovnány z hlediska jejich histogramu, kumulativního histogramu, k-prostoru a diference obrazu.
|
|
|
Fúze obrazu v termografickém spektru
Petrásek, Daniel ; Dvořák, Pavel (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
V následující práci je uvedena teorie k problematice zpracování a fúze obrazu, která v dnešní době patří do skupiny nejvíce používaných způsobů zpracování obrazu. V první části jsou zmíněny základní poznatky o obraze a elektromagnetickém spektru. V druhé části jsou probrána některá fakta o infračerveném záření, termokamerách, dále výhody a nevýhody zobrazení v termografickém spektru. Dále jsou vysvětleny základní metody vyčíslení ostrosti obrazu, segmentace a prahování přechodů a šumu. V další části je uvedeno blokové schéma systému fúze obrazu a základní myšlenka postupu při jeho implementaci. V záveřečné části práce je popsán realizovaný systém fúze obrazu a nachází se zde podrobný popis dosažených výsledků, zhodnocení práce a návrh budoucího postupu pro zdokonalení celého systému.
|
|
|
Sledování čáry pro poštovního robota
Juhas, Miroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Práce popisuje základy metod a postupů v počítačovém vidění a také obsahuje návrh praktického uplatnění získaných poznatků na úloze - sledování čáry pro poštovního robota. První část práce obsahuje základní teoretické poznatky z oboru počítačového vidění, které jsou nezbytné pro pochopení následujícího řešení, a je tedy úvodem do samotné podstaty problematiky. V druhé části práce je uveden postup řešení. Je uvedeno samotné řešení jednotlivých kroků, kterými jsou předzpracování obrazu, segmentace, detekce trajektorie a vlastní algoritmus řízení směru pohybu, a zhodnoceny výsledky jednotlivých kroků. V závislosti na dosažených výsledcích jsou zde vybrány metody vhodné pro použití v řešené úloze. V souvislosti s prací jsou uvedeny i zkušenosti aplikace algoritmu na platformě UTAR. V závěru jsou zhodnoceny a shrnuty výsledky dosažené během řešení jednotlivých bodů zadání.
|
|
|
Tvarová klasifikace pro detekci chybně segmentovaných kostí v CT datech
Janovič, Tomáš ; Jan, Jiří (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Práce pojednává o možnostech využití tvarové klasifikace pro detekci chybně segmentovaných (přerušených) kostí v datech výpočetní tomografie (CT). Je provedena rešerše publikovaných metod a algoritmů zabývajících se segmentací kostních struktur v CT datech. Následně je implementována segmentace kortikálních částí kostí metodou prostého prahování s globálním prahem. Práh je určen optimalizovaným proložením histogramu vybraným typem pravděpodobnostního rozdělení. Dále jsou popsány deskriptory, kterými lze kvantitativně popisovat tvary objektů v obrazu. Následně je implementována extrakce kontur a je aplikován vyhovující tvarový deskriptor - kumulativní úhlová funkce. Finálně jsou pomocí spojité vlnkové transformace detekovány body, které mohou potenciálně indikovat chybně segmentované kosti. Zmíněná technika je testována na reálných CT datech.
|
|
|
Implementace vlnkové transformace v jazyku C++
Valouch, Lukáš ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Beneš, Radek (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je implementace algoritmu vlnkové transformace pro následné využití při redukci šumu. Samotné potlačování šumu je zaměřeno k zlepšování vypovídající schopnosti sonografických (ultrazvukových) obrazů v medicíně. Využilo se u něj metody prahování detailních koeficientů jednotlivých úrovní mnohaměřítkové analýzy. Při hledání nejvhodnějších prahů se nevycházelo z žádného z běžných postupů pro odhad těchto hladin. Návrh alternativního pojetí vychází ze základního empirického přístupu, kdy jsou jednotlivé prahy optimalizovány za pomoci evolučních algoritmů. S tímto zalgoritmizováným postupem se však projevují problémy objektivního vyhodnocení úspěšnosti redukce šumu. Program za tímto účelem využívá obecně používaných parametrů: střední kvadratickou chybu celého obrazu, strmost jasových změn na zvolené hraně, relativní kontrast dvou dostatečně jasově rozdílných bodů a směrodatnou odchylku jednolité plochy. Popsané teoretické poznatky jsou využity v naprogramované aplikaci DTWT. Ta realizuje víceúrovňovou dekompozici a zpětnou rekonstrukci diskrétní vlnkovou transformací s diskrétním časem, prahování detailních koeficientů a výsledné ohodnocení provedeného potlačení šumu. Tento vyvinutý nástroj lze využít samostatně pro redukci šumu. Pro naše účely byl ale upraven tak, aby se spouštěl prostřednictvím komponenty pro evoluční optimalizaci parametrů (Optimize Parameters) v navrženém scénáři v programu RapidMiner. V optimalizačním procesu využívala tato komponenta jako fitness funk¬ci předané ohodnocení od programu DTWT. Nejvhodnější prahy byly separátně vyhledávány pro tři rodiny vlnek – Daubeschies, Symlety a Coiflety. Evoluční algoritmus vybral u všech tří rodin měkký práh. Ten je ve srovnání s tvrdým prahem pro potlačování šumu vhodnější, ale má tendenci více rozmazávat hrany. Navržená metoda vyhodnotila ve většině případů lepší úspěšnost redukce šumu u vlnkové transformace s vyhledáním prahů evolučními algoritmy, než u běžně používaných filtrů. Při vizuálním porovnání již ale vnášela vlnková transformace do obrazu mírné znehodnocující artefakty. Jedná se vždy o kompromis mezi největším potlačením šumu a zároveň největším zachováním užitečné obrazové informace. Vyhodnotit objektivně toto dilema není jednoduché a záleží vždy na subjektivním pohledu, v případě sonografických snímků pohledu ošetřujícího lékaře.
|
|
|
Vyhledávání textu
Burlak, Vladimír ; Macho, Tomáš (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje základní způsoby segmentace obrazu za účelem oddělení textu od pozadí. V první části jsou popsány obecné metody, určené pro zpracování obrazu. Je zde popsáno prahování, detekce hran a redukce šumu. V druhé části jsou definovány kategorie textu v obraze. Třetí část je zaměřena na program, pomocí kterého bude obraz segmentován.
|
host ::
RSS.