| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
ODKRIVANJE OBJEKTOV NEPRAVILNIH OBLIK V NARAVNEM OKOLJU S POMOČJO PROSTORSKO-FREKVENČNE ANALIZE IN ELASTIČNE PORAVNAVE SLIK
Jurij Rakun, 2010, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji opisujemo nov način odkrivanja objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju. Postopek se začne v slikovnem prostoru s posameznimi slikami iste opazovane scene. Upošteva uveljavljene rešitve, kot so predobdelava slik s klasičnimi prijemi za izboljšanje kontrasta, odpravljanje različnih osvetljenosti in odstranjevanje šuma ter pragovna barvna segmentacija slik, ki upošteva znane barvne lastnosti iskanih objektov. Osrednja prispevka disertacije pomenita izpopolnjeno odkrivanje objektov z nepravilnimi oblikami in razširjata analizo tekstur v frekvenčnem prostoru ter 3D rekonstrukcijo s pomočjo geometrije več pogledov. Teksturno analizo izvedemo z 2D prostorsko-frekvenčnim pristopom oziroma z 2D Wigner-Villeovo predstavitvijo. Z njo poiščemo območja podobnih frekvenčnih karakteristik, ki enolično določajo teksture iskanih objektov. Kadar so objekti delno zakriti ali imajo podobne barvne lastnosti kot ozadje, tudi analiza tekstur ni dovolj občutljiva. Da bi izboljšali robustnost, smo v postopku odkrivanja uporabili več slik iste scene in izsledke z geometrijo več pogledov. Bistvena novost te razširitve je določanje korespondenčnih točk, na katerih temelji 3D rekonstrukcija opazovane scene. Rekonstrukcija mora biti tako detaljna, da so nepravilne prostorske oblike zanesljivo razpoznavne in da jih lahko uporabimo pri končnem potrjevanju iskanih objektov. Ustrezno gostoto korespondenčnih točk dosežemo tako, da pare posnetkov elastično poravnamo in iz parametrov za poravnavo oziroma iz deformacijskih matrik izračunamo ujemanje slikovnih točk. Med njimi izberemo čim večje število dobro ujemajočih se parov, za kar smo uvedli tudi posebno mero zanesljivosti. Izbrane pare uporabimo kot korespondenčne točke v 3D rekonstrukciji opazovane scene. Končno odločitev o najdenih objektih sprejmemo s povezovanjem informacij, pridobljenih v prostorsko-frekvenčnih predstavitvah in njihovih 3D rekonstruiranih oblikah. Učinkovitost razvitega razpoznavalnega postopka smo preverili z realnimi posnetki sadnih dreves. Poskuse smo zasnovali tako, da smo ugotavljali, kako se izboljša razpoznavanje plodov, če poleg znanih postopkov barvne segmentacije v slikovnem prostoru uporabimo še predlagani nadgradnji s prostorsko-frekvenčnimi značilnicami in z geometrijo več pogledov. Opazovane posnetke smo razdelili v štiri skupine: barvno ločljivi objekti (npr. rdeči plodovi, brez večjih zakrivanj), barvno ločljivi objekti z zakrivanji, barvno teže ločljivi objekti (npr. zeleni plodovi, brez večjih zakrivanj) in barvno teže ločljivi objekti z zakrivanji. Rezultati raziskave kažejo, da je uvedeni postopek za odkrivanje objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju primeren, saj dosega v povprečju 86 % natančnost določanja korespondenčnih točk, in pripomore k natančnejšemu odkrivanju objektov (plodov na sadnem drevju). Tako lahko pomembno izboljšamo dosedanjo avtomatizirano, računalniško spremljanje in napovedovanje pridelka v sadjarstvu.
Ključne besede: segmentacija slik, analiza tekstur, poravnava slik, afina transformacija, geometrija več pogledov, korespondenčne točke, 3D rekonstrukcija, analiza 3D oblik
Objavljeno: 06.05.2010; Ogledov: 2243; Prenosov: 145
.pdf Celotno besedilo (6,04 MB)

2.
Steinerjeva trikotniku včrtana elipsa
Klavdija Majcen, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljena elipsa, včrtana trikotniku. Osredotočimo se na Steinerjevo elipso, ki je včrtana v trikotnik in se dotika vseh stranic trikotnika v njihovih razpoloviščih. Oglišča trikotnika naj ležijo v kompleksni ravnini in so ničle polinoma. Ničli odvoda tega polinoma sta potem gorišči Steinerjeve trikotniku včrtane elipse. Elipsa ima središče v težišču trikotnika. Premica, ki se najbolj približa ogliščem trikotnika, poteka skozi gorišči trikotniku včrtane elipse in jo imenujemo premica najboljšega prileganja. Diplomsko delo je zapisano v šestih poglavjih. V prvem poglavju je predstavljen Mardenov izrek, ki ga lahko dokažemo šele v kombinaciji z Bôcherjevim delom dokaza. V drugem poglavju smo se osredotočili na Mardenov in Bôcherjev dokaz, ter kombinacijo teh dveh podkrepili s primeri. Mardenov izrek velja za polinome tretje stopnje s kompleksnimi koeficienti; te povezave med ničlami kubičnega polinoma in ničlami njegovega odvoda so opisane v naslednjem, tretjem poglavju. V tem delu je vpeljan tudi Steinerjev izrek, po katerem se imenuje elipsa, včrtana trikotniku. Steinerjev izrek uporabimo pri afini in linearni transformaciji; obe preslikavi sta predstavljeni v četrtem poglavju, v petem poglavju pa smo dokazali Steinerjev izrek in opisali Steinerjevo včrtano elipso. Diplomsko delo smo zaključili z zadnjim, šestim poglavjem, kjer smo se posvetili dokazovanju izreka iz tretjega poglavja. Skozi celotno diplomsko delo sem si pomagala s programom GeoGebra, s pomočjo katerega sem narisala vse priložene slike.
Ključne besede: Mardenov dokaz, Bôcherjev dokaz, Steinerjev izrek, trikotniku včrtana elipsa, ničle kubičnega polinoma, linearna in afina transformacija, premica najboljšega prileganja
Objavljeno: 24.10.2013; Ogledov: 1091; Prenosov: 91
.pdf Celotno besedilo (926,59 KB)

Iskanje izvedeno v 0.05 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici