prof. Ing. Michal Haindl, DrSc.

Závěrečné práce

Dizertační práce

Analýza vizuálních vlastností materiálů

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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

Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu

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.

Diplomové práce

Rozpoznávání archeologických nalezišť z leteckých snímků

Autor
Anna Moudrá
Rok
2021
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
prof. Ing. Michal Haindl, DrSc.
Oponenti
doc. RNDr. Alena Šolcová, Ph.D.
Anotace
Podpovrchová naleziště antropogenního původu jsou často viditelná z leteckých snímků ve formě změn vegetačního pokryvu. Tyto příznaky vznikají rozdílnými podmínkami pro růst vegetace v souvislosti se změnou lokální chemické skladby půdy, kterou podpovrchové objekty způsobují. Tato práce se věnuje návrhu a implemetaci metody, která je schopna tyto vegetační příznaky detekovat ve volně dostupných leteckých snímcích, poskytovaných mapovými portály ve formě ortomap. Potenciál takovéto automatické detekce tkví ve výrazném urychlení procesu objevování a katalogizace archeologických nalezišť. Práce obsahuje stručný úvod do problematiky letecké archeologie a rešerši state-of-the-art metod dálkového snímání a automatické detekce se zaměřením na postupy, u kterých je množství pozitivních příkladů podobně omezené jako v námi vytvořeném datasetu. Dále jsou popsány tři přístupy k automatické detekci, je vytvořen jejich návrh a následná implementace. Na vytvořeném datasetu je provedeno experimentální testování navržených metod. Pomocí analýzy výsledků jsme odvodili omezení jednotlivých přístupů. První i druhá metoda jsou založeny na detekci rohů a lineárních segmentů a jejich vzájemných prostorových vztahů. Třetí metoda, založena na template matchingu vegetačních příznaků přibližně známých tvarů s využitím zobecněné Houghovy transformace, se ukázala jako nejperspektivnější pro budoucí využití.

Rozpoznávání želv

Autor
Zdeněk Svatoň
Rok
2021
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
prof. Ing. Michal Haindl, DrSc.
Oponenti
doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D.
Anotace
Žlutohňedá želva (Testudo hermanni) je na seznamu ohrožených druhů, a proto je v zájmu ochránců zvířat identifikovat jednotlivce tohoto druhu pomocí biometrických dat z digitálních fotografií.. Tato práce navazuje na práci [3], která potvrdila, že biometrická data lze pro jednoznačnou identifikaci využít, nicméně vlastní detekce palstronů, nebyla příliš úspěšná. Proto se tato práce zaměřuje hlavně na datovou sadu postavenou z 323 nekvalitních fotografií s různými kompozicemi scény, orientací krunýře a rozlišením. V detekci plastronů bylo dosaženo úspěšnosti 83,94 % .

Informační kvalita texturních příznaků

Autor
Pavel Kříž
Rok
2023
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
prof. Ing. Michal Haindl, DrSc.
Anotace
Už byly představeny desítky a možná i stovky texturálních příznaků, avšak nějaké rozsáhlé hodnocení a porovnání příznaků stále chybí. V této práci prozkoumáme a popíšeme monospektrální a multispektrální příznaky a na základě toho vytvoříme obecnou metodologii na měření informační kvality texturálních příznaků. V této metodologii rozřadíme příznaky do kategorií a tím vytvoříme zobecňující vrstvu, která umožní příznaky hodnotit obecně a automaticky. Tuto metodologii pak začleníme do tvorby multispektrálního texturálního benchmarku s webovým portálem, který umožní experimentovat s příznaky. Vysvětlíme všechny fáze vývoje od analýzy, návrhu uživatelského rozhraní a jeho testování, až po samotnou implementaci systému. Vytvořený benchmark bude složený z několika komponent a bude rozšiřitelný o další příznaky, datasety nebo statistiky a v neposlední řadě bude výpočetně škálovatelný jak vertikálně, tak horizontálně.