1. POPRAVLJANJE BARV NA SLIKAH S POMOČJO BARVNEGA KALIBRATORJA IN ALGORITMOV BARVNE VZTRAJNOSTIŠtefan Črešnar, 2016, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu opisujemo in preverjamo postopke barvne vztrajnosti za popravljanje barv na digitalnih slikah s pomočjo barvnega kalibratorja in algoritma povprečne sivine. Na slikah naš algoritem samodejno prepozna barvni kalibrator. Tega uporabimo za prilagajanje barv z minimalno kvadratno napako in za izračun uspešnosti. Pri algoritmu povprečne sivine s kalibratorjem samo preverjamo uspešnost. Izvedli smo poskuse z dvema naboroma slik. Enega smo izbrali iz spletnih baz, drugi sklop smo posneli sami v laboratorijskem okolju. Slikali smo s standardnim digitalnim fotoaparatom na dva načina: enkrat skozi polprosojno ogledalo, ki ima prepustnost od 60 do 65 %, in enkrat neposredno. Sceno smo osvetljevali z različnimi svetlobnimi viri: dnevno svetlobo, studijskim reflektorjem, reflektorjem z žarilno nitko in zeleno svetlečo diodo. Analizo barvne vztrajnosti smo opravili v linearnem barvnem prostoru RGB. Poskusi so pokazali, da imata oba testirana algoritma podobno uspešnost. Prilagajanje s kalibratorjem se sicer v splošnem obnese nekoliko bolje, algoritem povprečne sivine pa je prepričljivo boljši na slikah, ki smo jih posneli v laboratorijskem okolju. A le na slikah, ki so posnete brez ogledala. Zadnji poskus na slikah, ki so posnete skozi polprosojno ogledalo, pa pokaže, da je na tem naboru slik algoritem za prilagajanje barv s kalibratorjem učinkovitejši.
Ključne besede: barvni kalibrator, digitalna obdelava slik, popravljanje barv, algoritem barvne vztrajnosti, algoritem za nastavitev beline
Objavljeno v DKUM: 21.09.2016; Ogledov: 1254; Prenosov: 123
 Celotno besedilo (3,18 MB) |
2. REALNOČASOVNA METODA SLEDENJA OBRAZA V DIGITALNEM ZAPOREDJU SLIK NA PODLAGI INFORMACIJ O BARVI KOŽE IN PRIMERJAVA Z METODO VIOLA-JONESMitja Frangež, 2016, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z realnočasovno metodo sledenja obraza v digitalnem zaporedju slik na podlagi barve kože. Predstavili smo obstoječe metode za lokaliziranje obrazov. Izdelali in preizkusili smo metodo, ki v realnem času poišče obrazno regijo in ji sledi skozi zaporedje slik. V metodi najprej podvzorčimo slike, s čimer zmanjšamo časovno zahtevnost metode, sledi iskanje področja, kjer je prišlo do spremembe na slikah iz zaporedja. Zatem poiščemo potencialne obrazne regije, jih dodatno obdelamo, označimo in prikažemo. Delovanje metode smo preverili z 20 testnimi skupinami slik, ki smo jih zajeli med eksperimentom. Natančnost zaznavanja smo primerjali z metodo Viola-Jones. Eksperimentalni rezultati so pokazali, da je naš algoritem glede na metrike, ki smo jih uporabili, uspešen. Naša metoda je za obdelavo ene slike potrebovala v povprečju 37,72 ms, medtem ko je za obdelavo ene slike metoda Viola-Jones potrebovala 79,81 ms. Dobljeni rezultati so se pokazali kot zelo obetavni. Z izboljšavami bi lahko bila naša metoda uporabna tudi v realnih situacijah.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, zaporedje slik, zaznava obrazov, sledenje obrazu, barva kože, algoritem Viola-Jones
Objavljeno v DKUM: 07.04.2016; Ogledov: 1698; Prenosov: 139
Celotno besedilo (3,27 MB) |
3. PREPOZNAVANJE TER LOKALIZIRANJE HIŠNIH TABLIC S POMOČJO TEHNIK DIGITALNE OBDELAVE SLIK NA MOBILNI NAPRAVI SYMBIANBoštjan Bratuša, 2014, diplomsko delo Opis: Z mobilnim telefonom fotografiramo hisno tablico, OCR prebere znake, nato lokacijo prikazemo na zemljevidu mobilnega telefona.
Ključne besede: prepoznavanje in lokaliziranje, hišna tablica, digitalna obdelava slik, mobilni telefon, J2ME, OpenCV
Objavljeno v DKUM: 21.10.2015; Ogledov: 1166; Prenosov: 88
Celotno besedilo (3,96 MB) |
4. AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE NOSU IZ DIGITALNIH POSNETKOV S POSTOPKI RAČUNALNIŠKEGA VIDAJadran Kotnik, 2015, diplomsko delo Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z avtomatskim razpoznavanjem nosu in njegovo segmentacijo v digitalnih posnetkih. Rezultat našega dela je algoritem, ki vrača natančen obris nosu. Za razpoznavanje obrobe nosu smo uporabili modele, za iskanje konice nosu in nosnic pa smo uporabili iskanje svetlejših oziroma temnejših področij. Uspešnost našega algoritma smo nato preverili na zbirki 50 slik. Ugotovili smo, da je razpoznavanje obrobe nosu v večini slik dobro, razen v izjemnih primerih, kjer razpoznamo napačni del slike. Če uporabimo za prepoznavanje nosu modele, potem je bila Hausdorffova razdalja v povprečju enaka 3,221 mm s standardnim odklonom 2,320 mm, t.i. povprečna Hausdorffova razdalja pa je bila v povprečju 1,080 mm s standardnim odklonom 0,696 mm. Algoritem na izhodu oblikuje maske prepoznanih komponent nosu, katere lahko uporabimo v naprednejših aplikacijah.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje nosu, razpoznavanje vzorcev, digitalna obdelava slik
Objavljeno v DKUM: 15.10.2015; Ogledov: 2351; Prenosov: 107
Celotno besedilo (1,99 MB) |
5. IZDELAVA RAČUNALNIŠKEGA ORODJA ZA ZLIVANJE ASTRONOMSKIH DIGITALNIH SLIKJure 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 v DKUM: 30.10.2014; Ogledov: 2189; Prenosov: 140
Celotno besedilo (2,81 MB) |
6. AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE OČI IZ DIGITALNIH POSNETKOVTadej Jerovšek, 2014, diplomsko delo Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z detektiranjem oči v barvnih digitalnih posnetkih ter segmentacijo le-teh, saj večina obstoječih metod vrača kot rezultat le oklepajočo škatlo očesa. Pri reševanju tega problema smo za detekcijo beločnice uporabili barvni prostor HSV, za iskanje šarenice smo uporabili prileganje modela, pri določitvi zenice pa smo uporabili nevronsko mrežo. Naš algoritem smo nato validirali na bazi 50 slik, kjer smo ugotavljali uspešnost za posamezne komponente očesa. Pri tem smo ugotovili, da pri večini razpoznamo komponento v dobri meri, vendar pri nekaterih razpoznamo tudi napačni del slike. Kot izhod oblikujemo maske posameznih komponent, ki jih lahko uporabimo za nadaljnja dela z očmi.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje oči, razpoznavanje vzorcev, digitalna obdelava slik, Houghova transformacija, nevronske mreže
Objavljeno v DKUM: 16.06.2014; Ogledov: 2616; Prenosov: 134
Celotno besedilo (2,10 MB) |
7. PRIMERJAVA ALGORITMOV ZA PREPOZNAVO ČRTNE KODEBojan Janžek, 2014, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu so opisani in testirani štirje algoritmi za prepoznavo črtne kode ter primerjava med njimi. Algoritma 1 in 2 sta plod lastne ideje, medtem ko je algoritem 3 povzet po akademskem članku, algoritem Zxing pa je odprtokoden algoritem za prepoznavo črtne kode na mnogih platformah. Primerjali smo algoritme po uspešnosti in hitrosti prepoznave ne enakem naboru testnih slik.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, črtna koda, EAN-13
Objavljeno v DKUM: 04.06.2014; Ogledov: 1690; Prenosov: 140
Celotno besedilo (2,65 MB) |
8. LASERSKI KAZALNIK KOT RAČUNALNIŠKA MIŠKAMišo Muršič, 2013, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z implementacijo nove lokatorske naprave s pomočjo laserskega kazalnika. Podatke o položaju laserskega kazalnika smo pridobili s kamero ter s postopki računalniškega vida, ki smo jih nato v realnem času pretvorili v premik računalniške miške. Preučili smo obstoječe metode, ki se uporabljajo za detektiranje oziroma sledenje objektom, ter postopke simulacije računalniške miške. Razvili smo aplikacijo, ki na tri različne načine pridobi podatke o premiku laserskega kazalnika in glede na te podatke simulira delovanje računalniške miške. V naši aplikaciji smo torej za detektiranje laserskega kazalnika uporabili metodo za detekcijo na osnovi barve ter dve metodi za detekcijo na osnovi sledenja premika objekta. Našo rešitev smo preizkusili v testnem okolju, pri čemer smo spreminjali osvetlitev v prostoru. Rezultati so pokazali, da naša rešitev deluje praktično neodvisno od osvetlitve v prostoru. Pokazalo pa se je tudi, da je upravljanje računalniškega sistema s pomočjo laserskega kazalnika bistveno počasnejše kot s pomočjo računalniške miške.
Ključne besede: računalniška miška, laserski kazalnik, digitalna obdelava slik, segmentacija, detekcija barve, optični pretok, razlika slik
Objavljeno v DKUM: 13.11.2013; Ogledov: 4119; Prenosov: 106
Celotno besedilo (2,34 MB) |
9. Vgnezdene izbočene lupine kot značilnice za zaznavo dvojnikov digitalnih slik in video posnetkovSmiljan Šinjur, 2011, doktorska disertacija Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko iskanja podobnih slik in video posnetkov. Iz slike tvorimo geometrijsko značilnico: vgnezdeno izbočeno lupino, ki jo nato pretvorimo še v vektorsko značilnico.
V disertaciji opišemo dva postopka za tvorbo značilnice slike. V prvem tvorimo vgnezdene izbočene lupine iz binarne slike. V drugem pa iz sivin slike tvorimo zaporedje binarnih slik. Vgnezdene izbočene lupine tvorimo na vseh binarnih slikah iz zaporedja.
Vse točke iz slike se nahajajo na rastrski mreži. Za te točke smo razvili postopek tvorbe vgnezdenih izbočenih lupin, ki je linearne časovne zahtevnosti, odvisen le od števila pikslov na sliki.
Za vektorske značilnice smo razvili nov postopek določanja razdalje oziroma podobnosti. Razdaljo imenujemo razdalja relacij sosedstva. Iz vektorske značilnice izračunamo štiri koeficiente, ki opisujejo monotonost funkcije. Razdalja relacij sosedstva je funkcija razlik in vsote štirih koeficientov značilnice.
V disertaciji opišemo tudi razširitev značilnice na zaporedje binarnih slik in razdalje relacij sosedstva za problem iskanja dvojnikov video posnetkov.
S preizkusom učinkovitosti na slikah smo ocenili kvaliteto razvitih algoritmov. Pri učinkovitosti zaznave dvojnikov se najbolje izkaže značilnica zaporednih binarnih slik v kombinaciji s korelacijskim koeficientom. Obratno, najboljše časovne rezultate dosega algoritem tvorbe značilnice iz binarne slike, vendar algoritem tvorbe značilnice iz zaporednih binarnih slik ne zaostaja mnogo. Tako pravilnostna kot časovna učinkovitost sta zelo dobri tudi pri razvitem postopku iskanja dvojnikov video posnetkov.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, digitalna obdelava video posnetkov, zaznava dvojnikov, mera podobnosti, računalniška geometrija, vgnezdene izbočene lupine, tvorba značilnice, podobnost značilnic
Objavljeno v DKUM: 22.09.2011; Ogledov: 2636; Prenosov: 215
Celotno besedilo (1,46 MB) |
10. |
