|
|
Audio inpainting algorithms
Kolbábková, Anežka ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
The thesis deals with audio inpainting problem and sparse representation approaches to this problem. It focuses on some of recent approaches to solving audio inpainting problem with respect to sparse representation algorithms. It proposes solving audio inapinting problem based on sparse representation of signal and low rank structure in spectrogram of audio signal. Thesis also describes implementation in program Matlab and evaluation of the proposed method.
|
|
|
Denoising of Images from Electron Microscope
Holub, Zbyněk ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on the image denoising of images acquired by transmission electron microscope. Thesis describes principles of TEM image digitizing. It also describes the types of noises, which are the unwanted part of final image and they can damage it. Therefore, filtration methods based on total variation minimizing were chosen and used for TEM image denoising in this thesis. Non-local means filter, chosen for filtration quality comparison, because nowadays this filter is the-state-of-art in denoising methods. Filters were tested on artificially noised images by Gaussian and Poisson noise and also on images from TEM microscope. TEM images were acquired with different electron dose and with different binning. The results of filtration quality are rated by these benchmarks – SNR, PSNR and SSIM. All obtained results are shown in figures and they are discussed in the practical part.
|
|
|
Implementace rekonstrukčních metod pro čtení čárového kódu
Kadlčík, Libor ; Bartušek, Karel (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Informace je v čárovém kódu uložena jako posloupnost různě širokých proužků a mezer, a tak lze čárový kód považovat za dvouúrovňový (obdélníkový) signál. V případě tzv. magnetických čárových kódů jsou proužky tvořeny nanesením malého množství feromagnetického materiálu na podklad. Snímání probíhá snímací oscilátorem, jehož kmitočet je ovlivňován přítomností feromagnetického materiálu. Signál ze snímacího oscilátoru je poté (zde číslicově) kmitočtově demodulován. Z důvodu teplotního driftu kmitočtu oscilátoru je demodulovaný signál doprovázen stejnosměrným driftem. Práce proto neopomíjí metodu pro odstranění driftu. Nechybí ani metoda detekující přítomnost čárového kódu, jež je na drift necitlivá. Snímání čárového kódu je výrazně ztěžováno konvolučním zkreslením, které vzniká jako důsledek citlivosti snímače rozprostírající se do okolí. Konvoluční zkreslení se projevuje jako průchod signálu dolní propustí a s tím spojeným zaoblením a prolínáním hran signálu, jež se stávají obtížně detekovatelnými. Konvoluční zkreslení lze charakterizovat pomocí prostorové impulzní odezvy (PSF). Při snímání magnetických čárových kódů je tvar PSF předem znám, ale její stejnosměrný přenos a šířka jsou neznámé (při rychlém pohybu snímacího oscilátoru je signál zúžen a s ním i PSF). Proto jsou představeny vyvinuté metody pro odhad těchto parametrů. Před dekódováním čárového kódu je nezbytné rekonstrukcí ze signálu odstranit konvoluční zkreslení. Účinným prostředkem jsou variační metody, jejichž podstatou je formulace rekonstrukční úlohy jako optimalizační problém minimalizace funkcionálu. Předností variačních metod je možnost funkcionál doplňovat o další dílčí funkcionály (regularizace) a~tím výrazně napomoci úspěšné rekonstrukci signálu. Princip variačních metod je popsán, včetně ukázek vlivu jednotlivých regularizací. Všechny algoritmy a metody (včetně demodulace signálu ze snímacího oscilátoru) jsou implementovány číslicově jako program pro mikrokontrolér z rodiny PIC32, který nabízí dostatečně vysoký výpočetní výkon, a tak i slepá dekonvoluce (při níž je třeba navíc najít skutečnou PSF) je provedena během několika sekund. Mikrokontrolér je součástí čtečky magnetického čárového kódu, jejíž hardware umožňuje přečtená data přenášet do osobního počítače prostřednictvím rozhraní PS/2 nebo USB (pomocí simulace stisků na pomyslné klávesnici) nebo zobrazit na displeji.
|
|
|
Rekonstrukce snímků z magnetické rezonance pomocí optimalizačních metod
Onderlička, Tomáš ; Šorel,, Michal (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Magnetická rezonance je diagnostická metoda používaná pro zobrazení vnitřních orgánů těla. Její hlavní nevýhodou je dlouhá doba snímání, která jde ovšem zrychlit metodou komprimovaného snímání. Ta spočívá v naměření jen malé části dat a sestavení optimalizační úlohy, pomocí které je provedena rekonstrukce. Cílem této práce je popsat a naprogramovat základní optimalizační metody, dále je porovnat a ověřit na reálných datech, do jaké míry je možné snímání urychlit, aniž by došlo ke ztrátě kvality obrazu. V experimentu nejlépe dopadla metoda regularizace zobecněnou totální variační (TGV) normou, pomocí níž byla provedena kvalitní rekonstrukce při zachování pouze čtvrtiny měření.
|
|
|
Alternativní JPEG kodér/dekodér
Jirák, Jakub ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Kodek JPEG je v současné době nejrozšířenější obrázkový formát. Tato práce se zabývá navrhnutím a implementací alternativního JPEG kodeku využívajícího proximální algoritmy v kombinaci se zafixováním bodů z původního obrazu k potlačení artefaktů vznikajících v běžném JPEG kodéru. V rámci řešení daného problému byla nejprve využita prox_TV a následně Douglas-Rachford algoritmus, pro který byla odvozena speciální funkce využívající l_1-normu k rekonstrukci obrazu. Výsledky navrhnutého řešení jsou velmi dobré, jelikož dokáže efektivně potlačit vzniklé artefakty a zároveň výsledek odpovídá obrazu s vyšším nastaveným kvalitativním faktorem. Navrhnutá metoda dosahuje velmi dobrých výsledků jak pro jednoduché obrázky tak pro fotografie, avšak v případě velkých obrázků (1024x1024 px) a větších je zapotřebí velkého množství výpočetního času, proto je metoda vhodná spíše pro menší obrázky.
|
|
|
Image Edge Detection Using Convex Optimisation
Novosadová, Michaela ; Róka, Rastislav (oponent) ; Dostál, Otto (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Image edge detection is one of the most important techniques in digital image processing. It is used, among other things, as the first step of image segmentation. Therefore, it remains an area of interest for researchers trying to develop ever-better detection approaches. The main objective of this Thesis is to find a suitable method for image edge detection using convex optimisation. The proposed method is based on sparse modelling, and its main part is formulated as a convex optimisation problem solved by proximal algorithms. For defining the optimisation problem, it is assumed that the signal can be modelled as an over-parametrised, piecewise-polynomial signal that consists of disjoint segments. The number of these segments is significantly smaller than the number of signal samples, which encourages the use of sparsity. The formulation of a suitable optimisation problem is first performed on one-dimensional signals since the implementation and comparison of the different algorithms is significantly easier and less time-consuming for one-dimensional signals than two-dimensional ones. The first part of the Thesis introduces the basic theory in signal processing, sparsity, convex optimisation and proximal algorithms. It also presents a cross-section of the methods used for image edge detection. The second part of the Thesis focuses on the formulation and the subsequent evaluation of individual optimisation problems for the segmentation of one-dimensional synthetic signals corrupted by noise. The evaluation is conducted in terms of both denoising and breakpoint detection accuracy. The last part of the Thesis is dedicated to expanding the best-performing approach for breakpoint detection in one-dimensional signals for the application to image edge detection. The proposed approach is tested on a standardised dataset of images containing manually labelled edges of several subjects. The results of the proposed method are evaluated using precision-recall curves and their maximum F-measure score, and then compared with other edge detection methods.
|
|
|
Rekonstrukce snímků z magnetické rezonance pomocí optimalizačních metod
Onderlička, Tomáš ; Šorel,, Michal (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Magnetická rezonance je diagnostická metoda používaná pro zobrazení vnitřních orgánů těla. Její hlavní nevýhodou je dlouhá doba snímání, která jde ovšem zrychlit metodou komprimovaného snímání. Ta spočívá v naměření jen malé části dat a sestavení optimalizační úlohy, pomocí které je provedena rekonstrukce. Cílem této práce je popsat a naprogramovat základní optimalizační metody, dále je porovnat a ověřit na reálných datech, do jaké míry je možné snímání urychlit, aniž by došlo ke ztrátě kvality obrazu. V experimentu nejlépe dopadla metoda regularizace zobecněnou totální variační (TGV) normou, pomocí níž byla provedena kvalitní rekonstrukce při zachování pouze čtvrtiny měření.
|
|
|
Alternativní JPEG kodér/dekodér
Jirák, Jakub ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Kodek JPEG je v současné době nejrozšířenější obrázkový formát. Tato práce se zabývá navrhnutím a implementací alternativního JPEG kodeku využívajícího proximální algoritmy v kombinaci se zafixováním bodů z původního obrazu k potlačení artefaktů vznikajících v běžném JPEG kodéru. V rámci řešení daného problému byla nejprve využita prox_TV a následně Douglas-Rachford algoritmus, pro který byla odvozena speciální funkce využívající l_1-normu k rekonstrukci obrazu. Výsledky navrhnutého řešení jsou velmi dobré, jelikož dokáže efektivně potlačit vzniklé artefakty a zároveň výsledek odpovídá obrazu s vyšším nastaveným kvalitativním faktorem. Navrhnutá metoda dosahuje velmi dobrých výsledků jak pro jednoduché obrázky tak pro fotografie, avšak v případě velkých obrázků (1024x1024 px) a větších je zapotřebí velkého množství výpočetního času, proto je metoda vhodná spíše pro menší obrázky.
|
|
|
Denoising of Images from Electron Microscope
Holub, Zbyněk ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on the image denoising of images acquired by transmission electron microscope. Thesis describes principles of TEM image digitizing. It also describes the types of noises, which are the unwanted part of final image and they can damage it. Therefore, filtration methods based on total variation minimizing were chosen and used for TEM image denoising in this thesis. Non-local means filter, chosen for filtration quality comparison, because nowadays this filter is the-state-of-art in denoising methods. Filters were tested on artificially noised images by Gaussian and Poisson noise and also on images from TEM microscope. TEM images were acquired with different electron dose and with different binning. The results of filtration quality are rated by these benchmarks – SNR, PSNR and SSIM. All obtained results are shown in figures and they are discussed in the practical part.
|
|
|
Audio inpainting algorithms
Kolbábková, Anežka ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
The thesis deals with audio inpainting problem and sparse representation approaches to this problem. It focuses on some of recent approaches to solving audio inpainting problem with respect to sparse representation algorithms. It proposes solving audio inapinting problem based on sparse representation of signal and low rank structure in spectrogram of audio signal. Thesis also describes implementation in program Matlab and evaluation of the proposed method.
|
host ::
RSS.