Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Fakulta informatiky
Masarykova univerzita
Brno
PV162 Projekt z digitálního
zpracování obrazu
jaro 2018
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Požadavky k získání kolokvia
• Vykonání práce dle oficiálního zadání pod vedením
uvedeného vedoucího
• Nutné průběžné konzultace
• Prezentace výsledků práce nejpozději v posledním
týdnu semestru, tj. před začátkem zkouškového
období
• Dopracování připomínek vzešlých z diskuse po
prezentaci a odevzdání práce vedoucímu
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Přehled témat
• Zadání je uvedeno v ISu a bude upřesněno
vedoucím, zde jsou naznačeny jen hlavní body
• Zadání jsou v principu tří typů
• Programátorská
• Implementace zadaného algoritmu podle odborné literatury
• Tvořivá
• Hledání vhodného postupu pro řešení daného problému
• Studie
• Srovnání chování algoritmů na zadaných datech
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Cell Segmentation with Deep Learning using
Transfer Learning
In this project, the effects of transfer learning on learning performance will be
investigated. Implementation of the deep network is not expected, it will be provided.
Preparing at least 3 different datasets each containing 1000 images is expected. The
main task is to use these datasets in segmenting Cell Tracking Challenge1
images via
transfer learning and to compare the effects of each set on learning performance.
Cem Emre Akbas
Python or MATLAB
[1] http://celltrackingchallenge.net/
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Zvýšení počtu snímků za sekundu ve videozáznamu
Cílem projektu je provést průzkum dostupných metod
pro zvýšení počtu snímků za sekundu ve videu
(konverze snímkové frekvence videa), tedy doplnění
umělých snímků mezi ty stávající tak, aby vizuální vjem
byl co nejlepší (plynulé pohyby, ostré hrany apod.),
nejlépe na základě pohybu v okolních snímcích.
Michal Kozubek (+ Martin Jirman - Comprimato)
Bez omezení
Je nutné provést implementaci vybraných řešení, vlastní testy
a vyhodnotit různé metody na dodaných obrazových datech.
? ?
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Detekce buněk pomocí metody rychlé radiální symetrie
Cílem projektu je naimplementovat a experimentálně vyzkoušet nedávno
publikovanou metodu na detekci buněk ve 2D mikroskopických obrazech.
Martin Maška
Bez omezení
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Morfologický operátor simulující pohyb řízený křivostí
Cílem projektu je naimplementovat morfologický operátor, který simuluje
pohyb řízený křivostí bez nutnosti numerického řešení přidružené parciální
diferenciální rovnice, a experimentálně ověřit jeho praktické použití při
segmentaci obrazu.
Martin Maška
Bez omezení
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Globálně optimální superpixely
Cílem projektu je naimplementovat a experimentálně vyzkoušet nedávno
publikovaný postup provádějící rozklad obrazu do superpixelů s využitím
globální optimalizace pomocí diferenciální evoluce.
Martin Maška
Bez omezení
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Automatické měření tloušťky vláken
Úkolem je získat průměrnou tloušťku vlákna, statisticky relevantně. Dopředu je známa
minimální a maximální tloušťka, vlákna se ale překrývají a mohou být pokroucená.
Aplikace - kvalita netkaných textilií, přírodní vlna, aj. Čili najít třeba dvacet náhodných
pozic, zakótovat šířku vlákna, vizualizovat měření.
Pavel Matula (spolupráce Vojtěch Filip, TESCAN, a.s.)
Není omezeno, možnost pokračovat na BP, DP
Typický obrázek
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Rozpoznávání čísel hráčů na dresu
Úkolem je v záznamu sportovního utkání detekovat hráče, na nich čísla a ty
rozpoznat.
Pavel Matula (spolupráce Pavel Kohoutek, Daite, s.r.o.)
C++, možnost pokračování na BP nebo DP
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Automatizovaná detekce bodů Pg, Li, Ls, Pn v rámci
kefalometrické analýzy v měkkých tkáních
Cílem projektu je
automaticky detekovat
body Pg´, Li´, Ls´, Pn´ v
měkkých tkáních hlavy
v rámci kefalometrické
analýzy. Součástí práce je i
vyhodnocení přesnosti
analýzy
Pavel Matula (Spolupráce Martin Huněk, SEACOMP, s.r.o.)
C++ nebo C#
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Analýza embryogeneze
Úkolem je vytvořit software, který ve videozáznamu
embryogeneze bude schopen najít jednotlivé kruhové
buňky a vytvořit jednoduchý model dělení embrya.
Pavel Matula
Bez omezení, možnost pokračovat na BP, DP
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Implementace algoritmu záplava v Javě
Cílem projektu je implementovat plugin do ImageJ pro
výpočet imerzní varianty algoritmu záplava
(watershed) a prezentovat kvalitu implementace na
syntetických i reálných obrazech.
Petr Matula
Java
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Detekce cest s neznámými konci v obraze
Cílem projektu je naprogramovat metodu pro detekci
cest v obraze s neznámými konci podle odborného
článku a otestovat ji na zadaných obrazech.
Petr Matula
Libovolné
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Rotačně nezávislé popisovače textur
Řešitel naprogramuje a otestuje novou metodu, která slouží k charakterizaci
vzhledu obrazových dat na základě textury. Důležitou vlastností této metody
je nezávislosti výsledků analýzy na otočení vstupního obrazu.
Vedoucí: David Svoboda
Programování v jazyce: Dle volby řešitele
Různě velká vybraná okolí aktuálně zpracovávaného pixelu.
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Rekonstrukce snímků pořízených na mikroskopu
fungujícím na principu fázového kontrastu
Řešitel tohoto projektu nastuduje, naprogramuje a následně otestuje
vybranou metodu sloužící k rekonstrukci obrazových dat ze snímků
pořízených pomocí fázového kontrastu.
Vedoucí: David Svoboda
Programování v jazyce: Dle volby řešitele
(a)-(e): snímky pořízené pomocí fázového kontrastu
(f)-(i): zrekonstruované snímky (ze snímků o řádek výše)
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Detekce pohledu uživatele
Cílem bude vytvořit knihovnu, která bude webkamerou
zjišťovat, jestli se uživatel právě dívá na obrazovku.
Součástí bude jednoduchá
demonstrační aplikace,
která bude zobrazovat
scénu, která se bude
měnit pouze tehdy, když
se uživatel nebude dívat.
Karel Štěpka
libovolné