| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 52
First pagePrevious page123456Next pageLast page
1.
Algoritem za učinkovit izračun verige elementarnih morfoloških filtrov na centralni procesni enoti
Danijel Žlaus, 2021, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo nov algoritem za učinkovit izračun verige elementarnih filtrov na centralni procesni enoti. Verige filtrov so temeljni del tako imenovanih geodetskih operatorjev, ki uporabljajo postopek morfološke rekonstrukcije. Ta iterativno filtrira in omejuje vrednosti filtrirane slike. Dobljeno učinkovitost razvitega algoritma delimo na dva dela. Prvi del se zanaša na učinkovit enonitni izračun elementarnih morfoloških filtrov, kar dosežemo s procesiranjem na mestu, dekompozicijo strukturnega elementa in uporabo vektorskih registrov za pohitritev izračuna. Drugi del pa razvite filtre uporabi za učinkovit vzporeden in hkraten izračun več filtrov v podani verigi. Vzporedni izračun je osnovan na emulaciji podatkovno pretokovnega procesiranja, kjer z analizo topologije predpomnilnika CPE in primernim pripenjanjem niti zagotovimo, da prenos podatkov med jedri CPE poteka preko predpomnilnika. Pokazali smo, da dosežemo največjo prepustnost procesiranja ob uporabi več neodvisnih vzporednih procesnih cevovodov, medtem ko najhitrejše odzivne čase dosežemo z uporabo enega cevovoda. Primerjava z algoritmi stanja tehnike in odprtokodnimi knjižnicami je pokazala, da je predlagani algoritem vedno dosegel boljše računske čase pri obdelavi verig filtrov. V primerjavi z iterativnim izračunom verige filtrov na splošnonamenskih grafičnih procesnih enotah se je predlagani algoritem prav tako izkazal za bistveno hitrejšega, tudi ko smo uporabili CPE nižjega cenovnega ranga.
Keywords: morfološki filtri, geodetski operatorji, veriga filtrov, obdelava slik, vzporedno procesiranje, podatkovno pretočna obdelava, vektorsko procesiranje, SIMD, centralna procesna enota
Published: 13.04.2021; Views: 97; Downloads: 30
.pdf Full text (6,71 MB)
This document has many files! More...

2.
Vektorizacija rasterskih slik tlorisov zgradb
Martin Oprešnik, 2020, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo se ukvarjali z vektorizacijo tlorisov stavb. Razvili smo sistem, ki na rasterski sliki tlorisa zazna stene in jih shrani v vektorsko obliko. Omejili smo se na zaznavo sten. Tlorisi lahko poleg označenih sten vsebujejo tudi okna, vrata in pohištvo. Okoli tlorisa je lahko glava načrta, ki vsebuje metapodatke, ki so med drugim naslov, merilo in ime arhitekta. Glavo smo pred vektorizacijo ročno odstranili. Sistem pri večbarvnih načrtih na podlagi barve najprej odstrani oznake, ki ne predstavljajo sten. Za tem zazna tip notacije načrta. Pri načrtih, ki imajo notacijo dveh vzporednih črt s filtriranjem poudarimo črte, sliko binariziramo, izračunamo skeleton slike, zaznamo črte in s pomočjo zaznanih črt zaznamo stene. Pri načrtih z notacijo odebeljene črte pa sliko filtriramo s filtrom mediane, jo binariziramo, zaznamo robove črt in iz zaznanih črt zaznamo stene. Izmed zaznanih sten za tem odstranimo morebiti napačno zaznane stene in izboljšamo natančnost detekcije v vogalih sten. Na koncu zaznane stene shranimo v vektorsko sliko v formatu SVG. Za preizkus naše rešitve smo pripravili podatkovno zbirko 40 tlorisov, od katerih je 20 načrtov za vsak tip notacije. Ročno označene tlorise smo z avtomatsko zaznanimi tlorisi primerjali s pomočjo Jaccardovega indeksa, senzitivnosti, preciznosti in relativne napake seštevka dolžin sten. Na testnih podatkih je naš sistem zaznal stene s povprečnim Jaccardovim indeksom 0,7; senzitivnostjo 0,76; preciznostjo 0,81 in povprečno napako pri seštevku dolžin sten 0,13. Na podlagi rezultatov sklepamo, da je predlagan programski sistem primeren za grobo vektorizacijo, a ni dovolj natančen za popolno avtomatsko uporabo.
Keywords: obdelava slik, tlorisi stavb, vektorizacija
Published: 20.11.2020; Views: 133; Downloads: 17
.pdf Full text (21,95 MB)

3.
ROSUS 2020 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2020
2020, proceedings

Abstract: ROSUS 2020 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2020 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2020 združuje strokovne prispevke več deset avtorjev, od tega dva vabljena predavanje ter več demonstracijskih prispevkov. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Keywords: računalniška obdelava slik, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja.
Published: 04.03.2020; Views: 438; Downloads: 88
URL Link to file

4.
Tehnike računalniškega vida pri avtomatiziranem snemanju rokometne tekme
Goran Krajnc, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo se ukvarjali s študijem, preizkušanjem in implementiranjem osnovnih postopkov računalniške obdelave slik in računalniškega vida za razvoj avtomatiziranega snemanja rokometnih tekem, odigranih v dvorani. V okviru diplomskega dela smo razvili računalniški algoritem, ki omogoča povsem avtonomno snemanje dogodkov na rokometnem igrišču, ki jih je treba posneti s kamero. Z dvema na strop pritrjenima kamerama smo s pomočjo tehnik računalniške obdelave slik in vida izluščili igralce na igrišču. V nadaljevanju smo analizirali postavitev igralcev in ocenili, v kateri ciljni točki na igrišču se izvaja dogodek, ki ga je treba posneti. V eksperimentalnem delu diplomske naloge smo posneli video dejanske rokometne tekme, s pomočjo katere smo razvijali in testirali naš postopek. Testirali smo na petdesetih slikah, naključno izbranih z video posnetka, pri čemer smo bili pozorni, da je bila ciljna točka pravilno določena. Definirali smo območja, ki bi jih morala zajeti kamera za snemanje videa in jih primerjali z merjenim rezultatom. Rezultati so pokazali, da naša rešitev v 86 % pravilno zazna in posname pomemben dogodek rokometne tekme. Naš sistem je manj uspešen v izjemnih situacijah, kot so, na primer, protinapad ali met žoge na prazen gol. Na osnovi eksperimentalnih rezultatov trdimo, da naša rešitev dosega zadovoljivo uspešnost.
Keywords: snemanje rokometne tekme, kamera, sledenje igralcem, računalniška obdelava slik, računalniški vid
Published: 17.04.2019; Views: 794; Downloads: 73
.pdf Full text (1,56 MB)

5.
Avtomatizacija ergonomsko oblikovanega delovnega mesta s pomočjo računalniškega vida in naprave Kinect
Alen Bratanović, 2018, master's thesis

Abstract: Izhodišča: V okviru našega magistrskega dela smo raziskovali povezavo naprednih računalniških tehnologij, kot je računalniški vid, pri reševanju problemov na področju ergonomije delovnega mesta. Z uporabo naprave Kinect, ki ponuja možnost razvoja aplikacij na omenjenem področju, smo pripravili lastno aplikacijo za avtomatiziran izračun tveganja po metodi RULA. Metodologija: Potrjevali smo dve hipotezi: da je računalniška ocena podobna ročni oceni in da lahko Kinect aplikacija zazna primere, ki so problematični iz ergonomskega vidika na podlagi RULA ocene. Aplikacijo smo empirično preizkusili s pomočjo eksperimenta, ki smo ga izvedli na delovnem mestu medicinske sestre. Rezultate raziskave smo statistično obdelali in izvedli Wilcoxonov test predznačenih rangov med ročno in avtomatično oceno in s pomočjo Fisherjevega eksaktnega testa za male vzorce preverili, ali Kinect aplikacija pravilno klasificira problematične položaje. Rezultati: Rezultati so pokazali, da se ročne in avtomatične ocene bistveno ne razlikujejo (Z= -1,414, p = 0,157) in da klasifikacija položajev bistveno odstopa od naključja (p=0,007). Sklep: Na podlagi pridobljenih rezultatov in izvedene statistične analize smo dokazali sposobnost, uporabnost in sprejemljivo natančnost naprave Kinect za avtomatsko ocenjevanje ergonomskih položajev po metodi RULA na delovnem mestu.
Keywords: ergonomija, metoda RULA, programska oprema, informacijski sistem, obdelava slik
Published: 14.01.2019; Views: 583; Downloads: 86
.pdf Full text (5,43 MB)

6.
Primerjava segmentacijskih algoritmov na posnetkih zdravih in obolelih očeh
Sandi Krivec, 2018, master's thesis

Abstract: V tej magistrski nalogi smo se ukvarjali s segmentiranjem človeškega očesa ter prepoz-navanjem bolezni na očesu. Preštudirali in primerjali smo obstoječe algoritme za segmen-tacijo očesa. V praktičnem delu naloge smo razvili lastno hibridno metodo, s pomočjo kate-re detektiramo človeško oko ter prepoznamo bolezni. Naš algoritem in sorodne metode smo preizkusili na treh testnih zbirkah slik s človeškimi očmi, in sicer na lastni zbirki ter na javnih zbirkah IITD in UTIRIS. Algoritme smo primerjali kvalitativno in s pomočjo indeksa Jaccard. Rezultati so pokazali, da s pomočjo naše hibridne metode dosežemo najboljše rezultate. Pri zaznavi zenice smo na lastni podatkovni zbirki dosegli 80 % natančnost, na testnih zbirkah IITD in UTIRIS pa 96 % oziroma 97 % natančnost. Pri zaznavi šarenice smo bili najbolj natančni na zbirki UTIRIS (89 % natančnost), sledita pa lastna zbirka (75 %) ter zbirka IITD (59 %). Eksperimentalno smo potrdili domnevo, da s kombinacijo splo-šnih segmentacijskih postopkov in postopkov na osnovi geometrijskih modelov izboljšamo natančnost segmentacije na posnetkih zdravih in obolelih oči. Bolezni oči smo prepozna-vali le na lastni zbirki. Metrika priklic je variirala od 38 % za bolezen Arcus senilis do 93 % za bolezen miozo. Podobno smo opazili pri metriki točnost, ki je variirala od 60 % (vnetje šarenice), pa vse do 92 % (siva mrena). Preliminarni rezultati potrjujejo uspešnost našega pristopa.
Keywords: napredna obdelava slik, segmentacija očesa, segmentacijski postopki, zaznava bolezni človeškega očesa.
Published: 14.06.2018; Views: 436; Downloads: 54
.pdf Full text (3,06 MB)

7.
Vpliv obdelave na fibriliranje liocel vlaken
Simona Strnad, Majda Sfiligoj-Smole, 2000, original scientific article

Abstract: Razlike procesov pridobivanja različnih regeneriranih celuloznih vlaken povzročajo različno morfološko zgradbo vlaken, ki se kaže tudi v različnem nagnjenju k fibriliranju. Zaradi visoke orientacije in kristalinosti vlaken kažejo liocel vlakna močno težnjo k fibriliranju, t.j. cepljenju fibrilov vzdolž vlaken. Nabrekanje in mehanske obremenitve ta pojav pospešijo in ojačajo. Zelo tanki fibrili na površini vlaken in njihovo kodranje povzročijo povečano površino vlaken in s tem spremembo površine tkanin. Metoda, ki so trenutno na razpolago za ocenitev stopnje fibriliranja so še nepopolne. Spremembo površine vlakna kot funkcijo fibriliranja lahko zaznamo optično ali po spremembah otipa. V prispevku smo predstavili novo metodo zasledovanja fibriliranja s spremembo optičnih lastnosti tkanin, in sicer Tencel vlaken. Z obdelavo in kvantitativno analizo mikroskopskih slik smo določali spremembe oblike in velikosti por v tkanini, ki so nastale kot posledica različnih postopkov obdelane, n. pr. fibriliranje surove tkanine, encimatska obdelava in zamreženje liocel vlaken.
Keywords: tekstilna industrija liocel vlakna, Tencel, fibriliranje, mikroskopija, obdelava slik, kvantitativna analiza slik
Published: 01.09.2017; Views: 788; Downloads: 74
.pdf Full text (1,00 MB)
This document has many files! More...

8.
Analiza površine vlaken z mikroskopijo atomskih sil (AFM)
Lidija Tušek, Simona Strnad, Karin Stana-Kleinschek, Volker Ribitsch, Carsten Werner, 2000, original scientific article

Abstract: Mikroskopija atomskih sil (ang.: atomic force microscopy AFM) je ena od oblik mikroskopij, ki omogoča opazovanje neprevodnih površin v nanometrskem merilu. Razvila sta jo Nobelova nagrajenca s področja fizike, Binnig in Roher [5, 6]. Od izuma leta 1986 pa do danes je mikroskop atomskih sil postal zelo pomemben inštrument v laboratorijih za fiziko trdnih snovi, kemijskih, polimernih in bioloških laboratorijih, pojavlja pa se tudi že v industriji. Izredno uporaben je na področju tekstilstva, čeprav njegovih zmožnosti na tem področju do sedaj še niso intenzivneje raziskali. Struktura vlaken je zapletena. Večinoma je morfologija površine drugačna od tiste v notranjosti. Oblika površine vlaken vpliva na procese, ki se odvijajo na mejnih površinah. Zato je toliko bolj pomembno uvajanje novih metod na področje analize površinskih lastnosti vlaken. Mikroskop atomskih sil AFM nudi informacije o fibrilni strukturi vlaken, poleg tridimenzionalne analize površine vlaken omogoča tudi merjenje medmolekulskih in medatomskih sil velikostnega reda nekaj nN. V primerjavi z elektronskim mikroskopom je priprava vzorca mnogo enostavnejša. V prispevku je opisan princip delovanja AFM in predstavljeni rezultati analize PAG filamenta. Na površini PA6 monofilamenta je vidna fibrilna struktura. Najmanjši fibrili, ki jih je mogoče razločiti, imajo premer le nekaj 10 nm. Združujejo se v večje fibrilne snope, ki v najširših predelih merijo 1 do 2 μm. Praznine in vdolbine na površini so različno velike (30-200 nm) in so okrogle ali ovalne oblike, usmerjene v smeri osi vlakna. Površina filamenta je v smeri osi vlakna manj razbrazdana; višinska razlika med najnižjimi in najvišjimi področji znaša v prečni smeri do 70 nm, v vzdolžni smeri pa do 30 nm.
Keywords: mikroskop atomskih sil, obdelava slik, površinska analiza, struktura, vlakna, PA6
Published: 30.08.2017; Views: 1246; Downloads: 74
.pdf Full text (902,74 KB)
This document has many files! More...

9.
ROSUS 2017
2017, proceedings of professional or unreviewed scientific conference contributions

Abstract: ROSUS 2017 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2017 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2017 združuje 12 strokovnih prispevkov enaindvajsetih avtorjev, od tega 4 vabljena predavanja. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Keywords: računalniška obdelava slik, uporaba računalniških slik, zborniki, posvetovanja, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja
Published: 10.03.2017; Views: 1166; Downloads: 118
.pdf Full text (12,19 MB)
This document has many files! More...

10.
Prenova procesa obdelave slikovnega materiala za trgovinska podjetja
Matic Turk, 2016, specialist thesis

Abstract: Hiter razvoj tehnologij in spremembe potrošniških navad vplivajo na poslovanje podjetij, ki se spopadajo z vedno večjo konkurenco in izzivi spreminjajočega se okolja. Pričakovanja potrošnikov so čedalje večja, zato je potreben temeljit razmislek o prilagoditvi strateških ciljev in poslovnih procesov. Zagotavljanje najvišje ravni kakovosti in zadovoljevanje potreb kupcev je danes ključna usmeritev za dvig konkurenčnosti in dolgoročnosti poslovanja podjetja. Posledično morajo biti procesi znotraj podjetja prožni in oblikovani tako, da se lahko hitro prilagodijo spremembam na trgu. Sistematičen, natančen in planiran proces priprave, obdelave in uporabe slikovnega materiala je pogoj za kakovostno in ažurno predstavitev prodajnega asortimana. Temelji na aktivnem medsebojnem sodelovanju več oddelkov in deležnikov ter dobaviteljev, končni cilj procesa pa so ustrezno slikovno predstavljeni izdelki v zalednih sistemih, letakih in spletu. V kolikor proces ni natančno definiran in spremljan, prihaja do podvajanja dela ter zamud pri obdelavi slikovnega materiala. V specialističnem delu smo prenovili celotni proces, od pridobivanja do uporabe slikovnega materiala in določili temeljni algoritem za določitev prioritete obdelave slikovnega materiala ter pripravili predlog praktične rešitve problema, ki bo znižal čas in stroške upravljanja slikovnega materiala. Dokazali smo, da dober algoritem, za določitev prioritete obdelave slikovnega materiala, pomembno prispeva k učinkoviti prenovi procesa priprave in uporabe slikovnega materiala za trgovinska podjetja.
Keywords: • prenos slik • uparjanje datotek • obdelava slik • prenova procesa • algoritem za določanje prioritet
Published: 10.10.2016; Views: 811; Downloads: 44
.pdf Full text (1,78 MB)

Search done in 0.3 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica