| | 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 - 3 / 3
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
IZLOČANJE MOTENJ V VEČKANALNIH ELEKTROENCEFALOGRAMIH
Luka Bratoš, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu smo sistematično preučili in ovrednotili učinkovitost različnih algoritmov slepe ločitve signalov (SOBI, JADER, FASTICA, RUNICA) pri odstranjevanju artefaktov v večkanalnih elektroencefalogramih (EEG). Osredotočili smo se na časovno zahtevnost, na stopnjo dušenja artefaktov in na stabilnost konvergence omenjenih algoritmov. Podrobneje smo preučili učinkovitost odstranjevanja artefaktov zaradi utripanja z očmi, premikanja jezika, žvečenja, lateralnega premikanja oči ter premikanja glave. Ugotovili smo, da vsi testirani algoritmi, razen algoritma RUNICA, učinkovito odstranjujejo artefakte, in potrdili v uvodu zastavljeno tezo diplomskega dela, da je s postopki slepe ločitve signalov mogoče, tudi v primeru manjšega nabora kanalov EEG, učinkovito odstraniti šum in artefakte v signalih EEG.
Ključne besede: elektroencefalogram, EEG, slepa ločitev signalov, EEGLAB, sLORETA, anotacija signalov, artefakti, razmerje artefakt-signal
Objavljeno: 28.09.2011; Ogledov: 1448; Prenosov: 125
.pdf Celotno besedilo (2,39 MB)

2.
STROJNO-PROGRAMSKI KOMPLEKS ZA AVTOMATSKO FOKUSIRANJE KAMER
Primož Žižek, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu najprej opišemo osnovne principe delovanja kamer in podrobneje opišemo sistem leč. V poglavju o metodah za avtomatsko fokusiranje pregledamo načine avtomatskega fokusiranja, pri čemer se podrobneje osredotočimo na metode za izračun kontrasta. Opisano teoretično znanje uporabimo pri izdelavi strojno-programskega kompleksa za avtomatsko fokusiranje kamer, ki predstavlja jedro našega diplomskega dela. Natančno predstavimo zgradbo in funkcionalnost strojnega dela naše rešitve, medtem ko pri programskem delu naše rešitve opišemo ne le njegovo funkcionalnost in implementacijske detajle, ampak tudi razloge za razvoj takšnih metod. Skupno smo razvili in implementirali pet različnih metod za avtomatsko fokusiranje kamer, pri čemer tri metode temeljijo izključno na informaciji o kontrastu v opazovanem območju slike, preostali dve metodi pa informacijo o kontrastu kombinirata z na novo vpeljano metriko za ocenjevanje ostrine v sliki. Vse implementirane metode smo tudi preizkusili, tako kvalitativno kot kvantitativno. Pripravili smo deset različnih scen, na katerih smo izvajali teste. Za posamezni eksperiment smo izračunali napako pri fokusiranju. Rezultate smo zbrali in izračunali povprečno napako in standardni odklon za izbrano metodo fokusiranja kamer. Rezultati so pokazali, da je najboljša metoda fokusiranja tista, ki temelji na kontrastu, izračunanem po metodi RMS (angl. root mean square).
Ključne besede: fokusiranje, ostrina, kamera, avtomatsko ostrenje, razmerje signal/šum, kontrast, Michelsonov kontrast
Objavljeno: 15.01.2013; Ogledov: 1004; Prenosov: 100
.pdf Celotno besedilo (2,62 MB)

3.
IZDELAVA RAČUNALNIŠKEGA ORODJA ZA ZLIVANJE ASTRONOMSKIH DIGITALNIH SLIK
Jure Kocbek, 2014, diplomsko delo

Opis: Pri daljšem zajemanju slik z digitalnimi zrcalnorefleksnimi fotoaparati pogosto naletimo na težavo pregrevanja tipala fotoaparata, ki se izraža kot šum in druge nepravilnosti v digitalni sliki. Rešitev je zajem več slik, ki se zaporedno zajemajo manj časa, nato pa se zlijejo v eno skupno sliko. V tem diplomskem delu smo se ukvarjali s poravnavo in združevanjem (zlivanjem) več digitalnih astronomskih slik. Za združevanje slik smo uporabili postopek valčne transformacije ali metodo svetlejšega piksla, postopek poravnave digitalnih slik pa smo izvedli z oglišči, detektiranimi s Harrisovim detektorjem, in homografijo, ocenjeno z metodo RANSAC. Rezultat diplomskega dela je programsko orodje za zlivanje astronomskih digitalnih slik – AstrophotoTool, v katerega smo integrirali preučene algoritme za zlivanje in poravnavo slik. Za validiranje rezultatov smo uporabili lastno slikovno gradivo, ki smo ga zajeli na treh različnih lokacijah. Dobljene rezultate smo primerjali še z rezultati štirih uveljavljenih programskih orodij. Na osnovi analize rezultatov smo ugotovili, da z razvitim orodjem AstrophotoTool dobimo povsem primerne in pričakovane kvalitativne rezultate. V okviru tega diplomskega dela smo dobljene rezultate tudi kvantitativno ovrednotili. Iz slik, dobljenih po zlivanju, smo določili povprečno razmerje SNR in standardni odklon razmerij SNR, izračunanih v oknih velikosti 7x7 pikslov. Ugotovili smo, da se izračunana razmerja SNR za našo aplikacijo AstrophotoTool ujemajo z izračuni primerjanih aplikacij. S tem smo eksperimentalno potrdili pravilnost delovanja naše aplikacije AstrophotoTool.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, zlivanje slik, valčna transformacija, slikovna poravnava, zvezdne sledi, razmerje signal–šum
Objavljeno: 30.10.2014; Ogledov: 1199; Prenosov: 79
.pdf Celotno besedilo (2,81 MB)

Iskanje izvedeno v 0.07 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici