Projekty ze zpracování obrazu: PV162, podzim 2011
Tento dokument obsahuje seznam projektů, které lze řešit v kurzu PV162. V závorce je uveden vedoucí práce.
Po konzultaci s vyučujícími lze dohodnout i vlastní téma.
1. Implementace Watershed pluginu do aplikace Acquiarium (Ondřej Daněk)
Student implementuje grafické rozhraní pro Watershed algoritmus dostupný v i3d knihovně, tak
aby bylo možné tento algoritmus používat při dávkovém zpracování (segmentaci) 2D a 3D
obrazových dat v aplikaci Acquiarium. Předpokládá se znalost programování v C++, výhodou je
znalost i3d knihovny a grafické knihovny wxWidgets.
2. Implementace algoritmů na odstranění nerovnoměrného osvětlení (Ondřej Daněk)
do knihovny i3d a zapojení do aplikace Acquiarium - student implementuje vybrané metody (Bspline,
homomorfní filtrování) pro korekci nerovnoměrného osvětlení, tak aby bylo možné tyto
metody používat při dávkovém zpracování 2D a 3D obrazových dat v aplikaci Acquiarium.
Předpokládá se znalost programování v C++, výhodou je znalost i3d knihovny a grafické knihovny
wxWidgets.
3. Propojení i3dcore s OpenCV (Vladimír Ulman)
Podle šikovnosti studenta je potřeba vyrobit buď funkce převádějící mezi reprezentacemi obrazu (třídy jazyka
C++) použitých v obou knihovnách. Optimální potřeba je však vyrobit třídu odvozenou z reprezentací použitých
v obou knihovnách -- nová třída půjde potom transparentně používat s funkcemi z obou knihoven.
Implementace v C++.
4. Propojení i3dcore s ITK (Vladimír Ulman)
Obdoba 3.
5. Zarovnání obrazů řezů tkání (Vladimír Ulman)
Tkáň je v laboratoři rozřezáná na tenké plátky, každý plátek nějak obarven. Plátky jsou potom snímány
mikroskopem za různých podmínek. Vzniknuvší obrazy jsou různě veliké, zobrazené plátky tkání jsou různě
otočené, eventuelně převrácené. Cílem projektu je otestovat (naprogramovat) a případně obměnit nebo
doladit (vedoucím) zadaný postup zpracování obrazů. Implementace libovolná.
6. 2D rotace velmi velkých obrazů (Vladimír Ulman)
Na vstupu je zadaný velký (řádově 1GB veliký) 2D RGB obraz tkáně, dále střed rotace a úhel rotace. Na výstupu
by měl být orotovaný vstupní obraz.
Implementace musí řešit co možná nejefektivnější práci s pamětí a diskem, interpolace a vůbec fakt, že se do
paměti nemusí vejít celý vstupní a výstupní obraz najednou. Implementace v C nebo C++.
7. Algoritmus vyrábějící sekvenci obrazů simulující roztržení/dělení buňky/jádra
(Vladimír Ulman)
Algoritmus krom samotné sekvence vyrobí také ještě tzv. flow field – pole vektorů zachycující vizuální změny
mezi dvěmi posobějdoucímí obrazy. Implementace v C nebo C++.
8. Algoritmus vyrábějící sekvence obrazů simulující "rohlíkovatění" buňky/jádra
(Vladimír Ulman)
obdoba 7.
9. Rozšíření dema optického toku o Heegerovu metodu (Vladimír Ulman)
Do stávajícího programu of_ofd doimplementovat rozhraní pro ovládání a spouštění výpočtů Heegerovy
metody pro výpočet optického toku. Rozhraní bude obsahovat i vizualizaci filtrové banky, která je klíčovým
parametrem této metody.
10. Rozšíření dema optického toku o podporu delších časových sekvencí (Vladimír
Ulman)
Do stávající programu of_ofd doimplementovat podporu zobrazení a počítání nad časovými sekvencemi (timelapse
imaging) o libovolné délce. Současná implementace podporuje pouze dva časové snímky.
11. Houghova přímková transformace (Karel Štěpka)
Nastudovat a do i3dlib naimplementovat článek C. Galambos, J. Kittler, J. Matas: Progressive Probabilistic
Hough Transform for Line Detection
(http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/CVPR.1999.786993).
Článek se zabývá úpravou Houghovy přímkové transformace tak, aby bylo možné provádět detekci čar
efektivněji než použitím standardní verze. (Varianta algoritmu je součástí knihovny OpenCV.)
12. Srovnání algoritmů pro výpočet morfologické rekonstrukce (Pavel Karas)
Morfologická rekonstrukce je nejen důležitou metodou v oblasti morfologického zpracování obrazu, ale na
jejím základu stojí celá skupinu metod. Její efektivní implementace je tedy klíčová. V literatuře existuje několik
algoritmů, z nichž každý má své výhody a nevýhody. Vhodným algoritmem je tzv. Downhill filter, jehož rychlost
navíc téměř nezávisí na obsahu vstupních dat. Jeho nevýhodou je, že seřazuje body v obrazu podle intenzity, a
jeho efektivita tedy závisí na použitém datovém typu. Dalšími algoritmy jsou sekvenční rekonstruční (SRA) a
hybridní rekonstrukční algoritmus (HRA), které ale počítají rekonstrukci v iteracích, přičemž počet iterací závisí
na tvaru a rozložení struktur, šumu v obraze apod. Výhodou SRA je, že je snadno paralelizovatelný.
Cílem práce je naprogramovat do I3D knihovny Downhill filter, a to jak pro 8bitová, tak pro 16bitová data. Dále
porovnat rychlost algoritmu s již naprogramovanými algoritmy (SRA a HRA) a analyzovat, jaký vliv mají různé
charakteristiky obrazu (šum, datový typ, tvar struktur, velikost vstupních dat apod.) na rychlost jednotlivých
algoritmů.
Literatura:
Luc Vincent, Morphological grayscale reconstruction in image analysis: applications and efficient algorithms,
IEEE Transactions on Image Processing, vol.2, no.2, pp.176-201, Apr 1993, DOI: 10.1109/83.217222
Kevin Robinson, Paul F. Whelan, Efficient morphological reconstruction: a downhill filter, Pattern Recognition
Letters, Volume 25, Issue 15, November 2004, pp. 1759-1767, ISSN 0167-8655.
Možné rozšíření na BP: Navrhnout a naprogramovat efektivní paralelní algoritmus na GPU, který by
zkombinoval výhody výše zmíněných metod.
Pavel Karas, Efficient Computation of Morphological Greyscale Reconstruction, Sixth Doctoral Workshop on
Mathematical and Engineering Methods in Computer Science (MEMICS'10) -- Selected Papers, vol. 16, 2011,
pp. 54-61, ISBN 978-3-939897-22-4, ISSN 2190-6807, DOI: 10.4230/OASIcs.MEMICS.2010.54
13. A New Alogrithm for Image Segmentation via Watershed Transformation (David
Svoboda)
Student nastuduje a naprogramuje vybraný algoritmus segmentace, a to dle vedoucím dodaného článku.
Předpokladem výběru tohoto projektu je minimálně pasivní znalost angličtiny kvůli pochopení obsahu článku a
zkušenosti s programovaním.
14. Entropy-Based Localization of Textured Regions (David Svoboda)
Student nastuduje a naprogramuje algoritmus rozpoznávání specifických oblastí v obraze. Předpokladem
výběru tohoto projektu je minimálně pasivní znalost angličtiny kvůli pochopení obsahu článku a zkušenosti s
programováním.
15. Interaktivní Houghova transformace (David Svoboda)
Student nastuduje princip přímkové šedotonní Houghovy transformace. S pomocí nástrojů v Matlabu vytvoří
uživatelsky přívětivou interaktivní aplikaci, která bude názorným výukovým nástrojem při prezentaci Houghovy
transformace. Předpokladem výběru tohoto projektu je zkušenost s Matlabem a zkušenost s událostmi řízeným
programováním.
16. Implementacia Local Binary patterns (LBP) do i3d (Tomáš Majtner)
Cielom studenta bude nastudovat problematiku z poskytnutych odbornych clankov a naimplementovat tieto
vlastnosti do kniznice i3d vyvijanej v ramci laboratoria CBIA. Literatura a demo ukazka budu upresnene na
prvom cviceni.
Literatura:
T. Ojala, M. Pietikäinen, and D. Harwood, A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based
on Feature Distributions, Pattern Recognition, vol. 29, pp. 51-59, 1996.
Timo Ojala, Matti Pietikäinen, Topi Mäenpää, "Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture
Classification with Local Binary Patterns," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp.
971-987, July, 2002
17. Značení komponent šedotóních obrázků (Pavel Matula)
Cílem projektu je do i3dlib naimplementovat algoritmus na uspořádané značení komponent víceúrovňového
obrazu. Podmínkou udělení zápočtu bude funkční implementace včetně dokumentace zdrojových kódů a
dodržení pravidel GNU GPL. Předpokládá se znalost programování v jazyce C++.
Literatura:
R. Klette, A. Rosenfeld, Digital Geometry, Morgan Kaufmann, 2004
18. Rozpoznání digitálně rovných úseků (Pavel Matula)
Cílem projektu je do i3dlib naimplementovat algoritmy na rozpoznání digitálních rovných úseků. Podmínkou
udělení zápočtu bude funkční implementace včetně dokumentace zdrojových kódů a dodržení pravidel GNU
GPL. Předpokládá se znalost programování v jazyce C++.
Literatura:
R. Klette, A. Rosenfeld, Digital Geometry, Morgan Kaufmann, 2004
19. Výpočet digitálního konvexního obalu (Pavel Matula)
Cílem projektu je do i3dlib naimplementovat algoritmy na výpočet digitálního konvexního obalu binárního
obrazu. Podmínkou udělení zápočtu bude funkční implementace včetně dokumentace zdrojových kódů a
dodržení pravidel GNU GPL. Předpokládá se znalost programování v jazyce C++.
Literatura:
R. Klette, A. Rosenfeld, Digital Geometry, Morgan Kaufmann, 2004
P. Soille, Morphological Image Analysis, principles and Applications, Springer, 2004