| | 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.
2.
ANALIZIRANJE IN POPRAVLJANJE KVALITETE DIGITALNIH SLIK, ZAJETIH S FOTOAPARATI MOBILNIH TELEFONOV
Sašo Mađarić, 2010, diplomsko delo

Opis: Pri zajemanju slik s fotofoni (tj. krajši izraz za mobilni telefon z digitalnim fotoaparatom) se pogosto srečujemo s problemom prisotnosti šuma in drugih nepravilnosti v digitalnih slikah. Vzrok za slabšo kvaliteto zajetih slik je predvsem v tem, da fotofoni nimajo vgrajenih kvalitetnih leč in stabilizatorjev slik. V tem diplomskem delu smo se ukvarjali s problemom, kako izboljšati kvaliteto že zajetih digitalnih slik slabše kakovosti. Preučili smo različne metode za popravljanje kvalitete slik, in sicer metodo Lucy—Richardson, regularizirano obnavljanje, Wienerov filter in slepo dekonvolucijo. Na podlagi pridobljenega znanja smo razvili lasten algoritem PSFCALC, ki popravljanje kvalitete slik temelji na izračunavanju enotinega odziva slikovnega sistema (tj. funkcije PSF). Vse preučene in razvite metode smo preizkusili na testnih slikah realnih poslovnih vizitk, zajetih s fotofoni. Uspešnost popravljanja kvalitete smo kvantitativno izmerili z opazovanjem števila prepoznanih znakov na sliki. Rezultati so pokazali, da je naša metoda najuspešnejša, saj smo na testnih slikah, ki so bile izboljšane z našo metodo PSFCALC, v povprečju razpoznali največ znakov.
Ključne besede: predobdelava digitalnih slik, zamegljene slike, popravljanje kvalitete digitalnih slik, mobilni telefon, fotoaparat, optično razpoznavanje znakov
Objavljeno: 29.07.2010; Ogledov: 2462; Prenosov: 192
.pdf Celotno besedilo (1,66 MB)

3.
OPTIČNO RAZPOZNAVANJE ZNAKOV IZ SLIK IN VIDEA
Aljaž Štraser, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu obravnavamo optično razpoznavo znakov iz slik in videa. Teoretični del obsega študijo procesa optične razpoznave znakov, kjer analiziramo vse pomembne korake predobdelave slik, detekcije besedila in razpoznave znakov. Praktični del obsega izdelavo aplikacije v okolju .NET, kjer najprej z uporabo knjižnice Emgu CV implementiramo algoritma za detekcijo orientacije besedila in izločitev besedila iz ozadja ter ostalih nepotrebnih grafičnih elementov. Predobdelane slike z besedilom nato obdelamo s prostodostopnim sistemom za optično razpoznavo znakov Tesseract OCR, za katerega izdelamo tudi podporo razpoznavi znakov slovenskega črkopisa. Razpoznavalnik Tesseract OCR preko ovoja .NET Emgu.CV.OCR vključimo v našo aplikacijo.
Ključne besede: Optično razpoznavanje znakov, Obdelava slik, Emgu CV, Tesseract OCR, ogrodje .NET
Objavljeno: 27.11.2012; Ogledov: 1144; Prenosov: 109
.pdf Celotno besedilo (1,63 MB)

Iskanje izvedeno v 0.09 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici