Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Fakulta informatiky
Masarykova univerzita
Brno
PV162 Projekt z digitálního
zpracování obrazu
podzim 2016
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Požadavky k získání kolokvia
• Vykonání práce dle oficiálního zadání pod vedením
uvedeného vedoucího
• 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:
Jak hodnotit kvalitu kompresních algoritmů?
Cílem projektu je provést průzkum dostupných způsobů
hodnocení (metrik pro benchmarking) kompresních
algoritmů zejména s ohledem na zakomponování
vzájemné závislosti kompresního poměru (šetří náklady
na ukládání), rychlosti (šetří čas) a hardwarových
požadavků (šetří náklady na hardware).
Michal Kozubek (+ Jiří Matela - Comprimato)
Bez omezení
Dále je nutné provést vlastní
testy a vyhodnocení výše
zmíněných metrik na dodaných
obrazových datech.
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Detekce a korekce astigmatismu v obrazech
pořízených na rastrovém elektronovém mikroskopu
V elektronové mikroskopii může docházet k deformacím obrazu způsobené
astigmatismem (protažení v určitém směru). Cílem práce je pomocí analýzy obrazu
odhalit směr a rozsah astigmatismu v obraze. Odhadnuté parametry lze poté použít
na zpětnou korekci elektroniky a snížení astigmatismu v obraze.
Pavel Matula (spolupráce Vojtěch Filip, TESCAN, a.s.)
Není omezeno, vhodné na pokračování na DP
Obraz bez astigmatismuObraz s astigmatismem
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Automatické ostření v rastrovacím elektronovém
mikroskopu
Cílem práce je navrhnout iterativní postup, vedoucí k získání optimální roviny
ostrosti obrazu pro rastrovací elektronový mikroskop. Postup automatického ostření
spočívá v pořízení několika snímků z různě zaostřených rovin, vyhodnocení snímků
pomocí vhodné ostřící funkce, která navrhne polohu ideální roviny.
Pavel Matula (spolupráce Vojtěch Filip, TESCAN, a.s.)
Není omezeno, vhodné na pokračování na BP
Zaostřený obrazNezaostřený obraz
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Filtrace v rastrovacím elektronovém mikroskopu
Cílem práce je navrhnout vhodný obrazový filtr včetně jeho implementace pro účely
redukce šumu v elektronové rastrovací mikroskopii. Student se seznámí s procesem
vzniku šumu v elektronové rastrovací mikroskopii a prozkoumá chování známých
lineárních i nelineárních filtrů na reálných datech.
Pavel Matula (spolupráce Vojtěch Filip, TESCAN, a.s.)
Není omezeno, vhodné na pokračování na BP i DP
Obraz bez šumuObraz se šumem
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Převod algoritmu na segmentaci exosomů z C++ do
Javy
Cílem projektu je převést existující segmentační algoritmus z C++ do Javy a vytvořit
jednoduchý plugin do ImageJ.
Pavel Matula
Java
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Rozpoznávač šachových diagramů z naskenované
předlohy
Úkolem je vylepšit (zrobustnit) rozpoznávač šachových diagramů, který
vytvořil Petr Vacek v semestru podzim 2015 v Matlabu. Vstupem je sken
stránky se šachovými diagramy. Výstupem bude textový soubor (např.
v PGN formátu) popisující rozpoznané diagramy.
Pavel Matula
Není omezeno
10: B: Ke3, Db1 Č: Ke1, Sc3, d2
14: B: Ke6, Vh7 Č: Ke8
18: B: Kg1, Je5 Č: Kh8, Vg8, h7, g7
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Segmentace prokládáním elips a algebraických
křivek
Úkolem je vytvořit C++ nebo Java knihovnu funkcí, které budou umět zadaný
obraz (zpravidla nějaký výřez) proložit elipsou nebo algebraickou křivkou
(stupně 2 nebo 4).
Pavel Matula
C++ nebo Java
Originální obraz Velikost gradientu výřezy 2.st. 4.st. elipsa
?
?
?
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Srovnání metod adaptivního prahování na
biomedicínských obrazech
Cílem projektu je porovnat metody adaptivního
prahování na dodaných biomedicínských obrazech
vzhledem k referenční segmentaci. Výstupem bude
srovnávací studie (html dokument).
Petr Matula
Nutně nevyžaduje programování
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Digitální depilátor
Cílem projektu je vytovřit jednoduchou aplikaci pro použití
například v rámci Noci Vědců k odstraňování chlupů z pokožky.
Vyvinutá aplikace musí být schopná ze získaného snímku
(ideálně pomocí on-line digitálního mikroskopu) odstranit
všechny chlupy a ponechat pouze pokožku.
Petr Matula
Není omezeno
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Detekce obličeje v obraze
Cílem projektu je vyzkoušet možnosti knihovny Dlib pro detekci
obličeje a hledání význačných bodů (landmarks), její otestování
na datech dostupných v projektu FIDENTIS a vyhodnocení její
úspěšnosti.
Petr Matula
Java/C++
http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Vylepšení kontrastu nerovnoměrně osvětlené fotografie
Cílem projektu je naimplementovat a experimentálně vyzkoušet nedávno
publikovanou metodu využívající nelineární difúzi ke zlepšení kontrastu
nerovnoměrně osvětlených fotografií.
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. Projekt lze rozšířit na diplomovou práci.
Martin Maška
Bez omezení
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Segmentace křivočarých struktur pomocí hledání nejkratších cest
Cílem projektu je podle odborné literatury a dostupné C++ implementace
vytvořit ImageJ nebo Icy plugin na segmentaci křivočarých struktur pomocí
hledání nejkratších cest ve vhodně zkonstruovaném grafu.
Martin Maška
Java
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Implementace RSurf deskriptora na grafické kartě
Úkolem je naimplementovat moderní obrazový deskriptor RSurf pro běh na
grafických kartách.
Referenční CPU implementace je študentovi k dispozici.
Roman Stoklasa
CUDA C/C++
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Návrh a implementace generátoru buněčných populací
Student vytvoří modul pro generování shluků buněčných
populací. Generátor bude mít volitelné parametry pro určování
odlišné míry shlukování a tvaru shluků.
Vedoucí: David Svoboda
Programování v jazyce: C++
50% shlukování 100% shlukování
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Kvantifikace tubulárních sítí
Student vybere a následně implementuje vhodné metody
kvantifikace rozsáhlých tubulárních buněčných sítí. Výsledkem
projektu bude tedy jednak funkční implementace a jednak studie
měření nad vhodnými obrazovými daty (dodá vedoucím projektu).
Vedoucí: David Svoboda
Programování v jazyce: Dle volby řešitele
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Rozšíření základního CPM modelu
Student navrhne a
implementuje rozšíření
základního (cellular Potts
model) CPM modelu.
Rozšíření bude spočívat
jmenovitě ve zvýšení
dimenze generované scény
(2D→ 3D) a umožnění
heterogenity vnitřní struktury
jednotlivých buněk.
Vedoucí: David Svoboda
Programování v jazyce: C++
Projekt z digitálního zpracování obrazu PV162
Vedoucí:
Možné programovací jazyky:
Progresivní probabilistická Houghova transformace
Úkolem bude z literatury nastudovat metodu PPHT pro
rychlou detekci úseček a přímek v obraze, a tu poté
implementovat v rámci knihovny I3D, vyvíjené v CBIA.
Karel Štěpka
C++
Vstup Výstup