Dizertační práce
Analýza vizuálních vlastností materiálů
Cílem práce je analyzovat vnímání povrchových materiálů za proměnných světelných a pozorovacích podmínek. Práce bude mít za úkol nalezení vhodných statických i dynamických vizuálních stimulů a psychofyzikální ověření jejich relativního významu pro lidské vnímání a rozpoznávání odlišných materiálů.
Automatické odhadování tvaru z videa
Práce je zaměřena na výzkum metod rozpoznávání a modelování tvaru těles z videozáznamu pro aplikace virtuální reality. Navrhněte a realizujte vhodnou metodu automatického odhadování 3D modelu z naměřených dat pomocí videokamery. Ověřte metodu na vybraných modelech soch a budov.
Měření vzhledu materiálu na reálných objektech
Práce je zaměřena na studium metod odhadu pokročilých reprezentací vizuálních vlastností povrchových materiálů (BTF, SVBRDF) přímo měřením 3D objektů v přirozeném osvětlení. Navrhněte a realizujte vhodnou metodu automatického odhadování vizuální reprezentace povrchového materiálu z naměřených dat pomocí ručního snímání videokamerou. Ověřte metodu na vybraných povrchových materiálech.
Míry kvality vizuální informace
Stanovení kvality modelovaných vizuálních dat je stále nevyřešený problém, protože chybí matematické kritérium umožňující vhodně aproximovat lidské vnímání. Cílem práce bude nalezení takového kritéria, které umožní porovnávat a řadit podle podobnosti syntetické výsledky s jejich měřenými vzory. Kritérium bude použitelné i na texturních datech.
Modelování osvětlení z naměřené vizuální scény
Práce je zaměřena na studium metod modelování osvětlení z naměřené obrazové informace pro aplikace modelování BTF textur v modelech virtuální reality. Navrhněte a realizujte vhodnou metodu tvorby osvětlení z naměřených obrazových dat. Ověřte metodu na modelu osvětlení interiéru a exteriéru při proměnném osvětlení.
Modelování prostorového šíření virových infekcí
Návrh a implementace vhodného statistického modelu, který umožní modelování a predikci šíření virové infekce mezi jednotlivými sousedícími zeměpisnými oblastmi. Model dále umožní hodnotit některá vybraná epidemiologická opatření a jejich vliv na rychlost šíření virové infekce. Vyvinutý markovský model bude verifikován na datech koronavirové infekce COVID-19.
Modelování vizuálních vlastností povrchu materiálů
Vzhled reálných materiálů se významně mění se změnou osvětlení a pohledu. Proto současné nejvyspělejší texturní reprezentace (BTF) vyžadují modelovat odrazivost v širokém rozsahu parametrů osvětlení a umístění kamery pomocí složitých matematických modelů. Cílem práce bude vyvinout a ověřit nový BTF model založený na teorii markovských náhodných polí, který zlepší současný stav fyzikálně správného modelování povrchů materiálů.
Multispektrální texturní příznaky
Návrh vhodných multispektrálních texturních příznaků pro analýzu povrchových materiálů vizuálních scén s proměnlivými podmínkami pozorování. Příznaky budou odvozeny od vícerozměrových statistických modelů, navrženy jejich invariantní modifikace, porovnány se současnými nejlepšími publikovanými alternativními texturními příznaky a aplikovány na BTF data.
Neřízená segmentace dynamických obrazů
Cílem práce je kriticky zhodnotit současný stav neřízené segmentace obrazových dat a vyvinutí algoritmu pro neřízenou segmentaci dynamických barevných / multispektrálních / BTF obrazů do jednotlivých homogenních oblastí. Algoritmus bude založen na vícerozměrných markovských modelech a testován na PTSB benchmarku.
Rozpoznávání rakoviny kůže a monitorování pokroku léčby
Melanom kůže, jako nejnebezpečnější forma rakoviny kůže, je rostoucím nebezpečím v posledních desetiletích díky svému stále zvyšujícímu se výskytu. Jeho efektivní léčba vyžaduje jeho rozpoznání a chirurgické odstranění v co nejranější fázi. Cílem práce je nalezení diskriminativních obrazových příznaků a vhodného klasifikátoru, který umožní rozpoznání rakoviny kůže z barevných obrazů kůže a zároveň umožní monitorování pokroku léčby ze sekvence časově proměnných obrazů nádoru.