Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Fakulta informatiky Masarykova univerzita Brno PV162 Projekt z digitálního zpracování obrazu jaro 2025 Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Požadavky k získání kolokvia • Vykonání práce dle oficiálního zadání pod vedením uvedeného vedoucího • Přihlášení k tématu v rozpisech v ISu do 28.2. • Nutné průběžné konzultace • Prezentace výsledků práce buď v posledním týdnu semestru nebo ke konci zkouškového období • Dopracování připomínek vzešlých z diskuse po prezentaci a odevzdání práce vedoucímu v dokumentovaném tvaru 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 Jak na to? • Vybírejte tak, aby vás práce bavila a/nebo jste měli pocit, že má smysl • Zadání berte jako příležitost se něco nového naučit nebo si něco zajímavého zkusit • Často lze témata dále rozvinout v závěrečné práce, ale není to nutné Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 CTC – Cell Tracking Challenge • Mezinárodní projekt řešený na FI MU • http://celltrackingchallenge.net/ • Porovnávání algoritmů pro segmentaci a sledování pohybu buněk ve videu Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Vytvoření fuzzy referenčních segmentací pro CTC Cílem je vzít jako vstup existující výsledky segmentací více kvalitních metod nad trénovacími daty benchmarku Cell Tracking Challenge a z nich vytvořit jednu výslednou referenční fuzzy segmentaci (pravděpodobnostní pro každý pixel, ne binární). Lze využít i existující detekční značky buněk (vyrobené ručně pro účely trackingu v čase) a rozšířit je na plnou masku pro danou buňku s tím, že maska nebude binární, ale celočíselná (jistota 0-100%). Ve sporných oblastech může pixel patřit i více maskám (např. 30% / 70%). Jde o přípravu na benchmarking fuzzy výstupů metod strojového učení vůči fuzzy referenční segmentaci buněk. v rámci soutěže Cell Tracking Challenge Michal Kozubek Libovolný Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Studie měr/metrik na vyhodnocení fuzzy segmentací Cílem je prostudovat a naprogramovat míry/metriky vhodné na kvantitativní vyhodnocení úspěšnosti segmentace pro fuzzy případy (tedy kdy správná segmentace a/nebo algoritmem nalezená segmentace je pravděpodobnostní pro každý pixel, ne binární). Kromě publikovaných měr/metrik lze samozřejmě kreativně vymyslet další. Jde o přípravu na benchmarking fuzzy výstupů metod strojového učení vůči fuzzy referenční segmentaci buněk v rámci soutěže Cell Tracking Challenge. Michal Kozubek Libovolný Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Bio-Volumentations: transformácie biomedicínskych obrazových dát s anotáciami Cieľom projektu je doplniť knižnicu Bio-Volumentations (transformácie 3D+t obrazových dát s anotáciami) o transformovanie bounding-box anotácií. Úlohy: • Zoznámenie s knižnicou • Rešerš implementácie bounding-box anotácií v iných knižniciach • Implementácia bounding-box anotácií pre existujúce transformácie • Overenie funkčnosti nového kódu Zdroje: https://biovolumentations.readthedocs.io/latest/ Lucia Hradecká Python Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Srovnání metod na segmentaci shluků buněk s membránovým značením Cílem projektu je seznámit se s existujícími segmentačními nástroji LimeSeg, PlantSeg a Cellpose3D a kvantitativně vyhodnotit jejich chování na dodaných trojrozměrných obrazových datech shluků buněk s membránovým značením pořízených fluorescenčním mikroskopem. Martin Maška Srovnávací studie bez programování Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Segmentace obrazu s adaptivním sdružováním Cílem projektu je seznámit se s adaptivní sdružovací vrstvou (AdaPool) v konvolučních neuronových sítích, která pomáhá zlepšit výkonnost klasifikačních a detekčních sítí, a experimentálně prozkoumat její možnosti pro segmentaci obrazu. Martin Maška Bez omezení (pravděpodobně Python) Maximální sdružování Adaptivní sdružování Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Složení obrazu silnice Vstupem budou snímky silnice z pomalu jedoucího automobilu. Cílem je zjistit a naimplementovat patřičnou transformaci a snímky složit v jeden větší. Snahou by mělo být vytvořit co nejvíce automatizované řešení. Petr Matula (Vladimír Ulman) Bez omezení Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Detekce spár v silnici Vstupem budou obrazy silnice pořízených z kapoty pomalu jedoucího auta. Cílem je vyvinout segmentační metodu spár v silnici, které jsou v dolní části obrazu. Lze využít i licenčně-nezávadné existující řešení (existují) a rozběhat ho. Může se vymyslet i vlastní metoda. Petr Matula (Vladimír Ulman) Bez omezení Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Segmentace děr v obrazech filtru Vstupem budou 2D obrazy prachových částic pořízených elektronovým mikroskopem. Cílem je nalézt (segmentovat) díry ve filtru a analyzovat jejich parametry. Petr Matula (Vladimír Ulman) Bez omezení Díry ve filtru objekt zájmu Filtr (šedé pozadí) Prachová částice Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Měření vzdálenosti v Pythonu ⚫ Měření vzdálenosti je jednou ze základních a nejdůležitějších operací při zpracování dat. ⚫ Cílem projektu je prozkoumat knihovny v Pythonu na zpracování obrazu (OpenCV, Scikit-image, Mahontas, PIL/Pillow, SciPy, …) v oblasti měření vzdáleností, vytvořit testovací skripty (příklady použití) a knihovny porovnat. ⚫ Práce by měla systematicky zhodnotit různé druhy měření (pixel – pixel, pixel – oblast, oblast – oblast), uvažovat různé metriky (Euklidovská, vážená, Riemannovská) a různý kontext obrázku (binární, víceúrovňový, RGB) ⚫ Výsledkem projektu budou vhodné příklady použití knihoven a jejich srovnání. Pavel Matula Python Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162 Kontakt: Možné programovací jazyky: Redukce artefaktů na cryo obrázcích SEM Pavel Matula (spolupráce Vojtěch Filip, TESCAN) libovolné ⚫ Práce v rámci Sdružení průmyslových partnerů FI. Úkolem je redukovat tmavé horizontální mázance, artefakty, které vznikají lokálním nabíjením vzorků v cryo podmínkách.