| | 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 - 10 / 15
Na začetekNa prejšnjo stran12Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3.
4.
5.
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: 2217; Prenosov: 143
.pdf Celotno besedilo (6,04 MB)

6.
RAZPOZNAVANJE OBRAZOV IN OČI V DIGITALNIH SLIKAH
Uroš Mlakar, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z razpoznavanjem obrazov in oči na digitalnih slikah. Najprej pregledamo obstoječe metode s tega področja, zatem pa razvijemo in implementiramo lasten algoritem za omenjen problem. Pri načrtovanju algoritma smo privzeli, da mora biti vhodna slika dobro osvetljena, na sliki se lahko nahaja zgolj ena oseba, pogled osebe pa je lahko poljuben. Algoritem sestoji iz treh zaporednih korakov. V prvem koraku ločimo obraz od ozadja, nato pa obraz izrežemo iz vhodne slike. V tretjem koraku še v zgornji polovici izrezane slike poiščemo oči. Uporabljena segmentacijska in klasifikacijska metoda je pragovna operacija. Algoritem smo preizkusili na 70 testnih slikah velikosti 255 x 300 slikovnih elementov, ki smo jih zajeli z digitalnim fotoaparatom. Uspešnost razpoznavanja oči je bila 85 % pri poljubnem pogledu osebe, pri frontalnem pogledu osebe pa je ta uspešnost narastla na 92,4 %.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, razpoznavanje obrazov, razpoznavanje oči, segmentacija
Objavljeno: 06.12.2010; Ogledov: 2099; Prenosov: 150
.pdf Celotno besedilo (1,20 MB)

7.
PREPOZNAVA PROMETNIH ZNAKOV Z UPORABO POSTOPKOV RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Matjaž Lenič, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V sodobnih avtomobilih najdemo vse več pomoči vozniku: sisteme proti zdrsavanju koles, pomoč pri zaviranju, sisteme za avtomatsko parkiranje itd. Ena izmed takih pomoči je razpoznava prometnih znakov. Razpoznava prometnih znakov, ki jo ponujajo proizvajalci avtomobilov, razpoznava le omejitve hitrosti, ne pa drugih pomembnih znakov, kot so znaki za nevarnost ali znaki za izrecne odredbe. Ker so to prometni znaki, ki so pomembni, smo v tem diplomskem delu razvili preprost, a vseeno učinkovit sistem za njihovo prepoznavanje. Ta sistem temelji na segmentaciji s pragovno operacijo v različnih barvnih prostorih in iskanju osnovnih geometrijskih oblik z uporabo preprostih šablon. Rezultati kažejo, da tak pristop učinkovito prepoznava okrogle in trikotne znake, prepoznava štirikotnih znakov pa je nezanesljiva. Za uspešnejšo prepoznavanje le-teh pa je potrebnih še nekaj dodelav, ki jih v delu tudi predlagamo.
Ključne besede: prometni znaki, prepoznava, obdelava digitalnih slik, segmentacija, računalniški vid
Objavljeno: 14.01.2011; Ogledov: 2578; Prenosov: 182
.pdf Celotno besedilo (2,14 MB)

8.
VZPOSTAVITEV KORESPONDENCE PRI VELIKIH ODMIKIH DVEH KAMER ZA POLJUBNO IZBRANO TOČKO KOT PRISPEVEK K IZBOLJŠANJU RAZPOZNAVANJA SLIK
Peter Podbreznik, 2011, doktorska disertacija

Opis: Eden izmed možnih načinov spremljanja aktivnosti na gradbišču je zajemanje slik z več kamerami, kateremu sledi razpoznavanje posameznih gradbenih elementov in ugotavljanje izgotovljenosti objekta na osnovi 4D modela. Takšen pristop zahteva vzpostavitev korespondence med slikami, zajetimi iz različnih pogledov (kamer). Osnovni problem je torej vzpostavitev korespondence za poljubno izbrano točko, ki se lahko nahaja kjerkoli na sliki (tudi na področjih slike z zelo podobno barvo ali teksturo). V doktorski disertaciji smo razvili novo robustno metodo ASIFT-SH za vzpostavitev korespondence za poljubno izbrano točko pri velikih odmikih dveh kamer, ki je mešanica metod ASIFT, segmentacije in lokalne homografije. Ta metoda sestoji iz štirih korakov: i.) določitve začetnih korespondenčnih točk na slikah obeh pogledov z metodo ASIFT, ii.) združevanja korespondenčnih točk iz prvega koraka v ustrezne podmnožice na osnovi segmentiranih regij, iii.) izračuna lokalnih homografij za posamezno podmnožico korespondenčnih točk, ki pripadajo posamezni segmentirani regiji in iv.) izračuna korespondenčne točke z uporabo ustrezne lokalne homografije. Metoda ASIFT-SH v primerjavi z metodo, ki določi korespondenčne točke na osnovi iskanja v okolici epipremice (metoda EPI), zagotavlja bistveno boljše rezultate, še posebej na področjih slike s podobno intenziteto slikovnih elementov. Povprečna napaka korespondenčnih točk, izračunanih z našo metodo, je nekaj slikovnih elementov, medtem ko je odstopanje korespondenčnih točk, vzpostavljenih z metodo EPI, nekaj sto slikovnih elementov. Kritičen korak metode ASIFT-SH predstavlja segmentacija. Metoda namreč predpostavlja, da segmentirane regije ustrezajo kriteriju koplanarnosti (tj. vse točke v segmentirani regiji ležijo v isti ravnini). V splošnem tega ni mogoče zagotoviti. V naš algoritem smo zato vpeljali še korak adaptivnega prilagajanja, s katerim lahko preoblikujemo segmentirane regije tako, da bolje izpolnjujejo zahtevani kriterij. Vpeljani korak temelji na 3D rekonstrukciji začetnih korespondenčnih točk in iskanju čim manjšega števila ravnin v prostoru, katerim te točke pripadajo. Točke, ki pripadajo posamezni ravnini, predstavljajo novo nastale podmnožice začetnih korespondenčnih točk. Rezultati meritev so pokazali, da vpeljava dodatnega koraka, ki omogoča adaptivno prilagajanje segmentiranih regij na osnovi 3D rekonstrukcije, tj. adaptivna različica metode ASIFT-SH, zagotavlja povečanje natančnosti izračunanih korespondenčnih točk. Uspešnost adaptivnega prilagajanja segmentiranih regij je neposredno odvisna od 3D rekonstrukcije, na katero pa močno vplivajo notranji in zunanji parametri kamere. Ker so kamere na gradbišču izpostavljene različnim okoljskim dejavnikom, ki vplivajo tudi na parametre kamere, smo v naši raziskavi preučili tudi vpliv temperaturnih sprememb na geometrijske lastnosti kamere. Vpliv temperature smo ugotavljali tako za eno kamero, kot tudi za sistem kalibriranih kamer, pri čemer vpliva na elektroniko kamere nismo proučevali. Najprej smo dopolnili analitični model kamere s členom, ki modelira vpliv temperaturnih sprememb na delovanje posamezne kamere. Takšen modificirani analitični model kamere omogoča kvantitativno oceno vpliva temperaturnih sprememb na delovanje kamere. Sprememba temperature neposredno vpliva tudi na natančnost sistema kalibriranih kamer. Oceno takšnega odstopanja smo določili eksperimentalno, saj analitična določitev napake ni mogoča. Na koncu smo definirali skupno odstopanje (napako) kalibriranih kamer, kjer smo upoštevali tako odstopanje zaradi numerične napake kalibracijske metode in postopka 3D rekonstrukcije, kot tudi odstopanje, ki je posledica vpliva temperaturnih sprememb. Rezultati raziskave so pokazali, da se vpliv temperature zmanjšuje z večanjem razdalje med kamero in opazovanim objektom. V predvidenih delovnih pogojih na gradbišču, se vpliv temperaturnih sprememb na sliki odraža za manj kot en slikovni element.
Ključne besede: spremljanje gradnje, spremljanje aktivnosti na gradbišču, ujemanje slik, korespondenčne točke, veliki odmiki kamer, poljubno izbrana točka, homografija, segmentacija, epipolarna geometrija, analitični model kamere, parametri kamere, projekcijska matrika, umerjanje kamer, 3D rekonstrukcija, temperaturne spremembe
Objavljeno: 20.07.2011; Ogledov: 1750; Prenosov: 165
.pdf Celotno besedilo (3,37 MB)

9.
DOLOČANJE POLOŽAJA OKROGLIH CESTNO-PROMETNIH ZNAKOV S POSTOPKI RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Tilen Krel, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo z lokaliziranjem okroglih cestno-prometnih znakov s postopki računalniškega vida. Najprej pregledamo obstoječe rešitve lokaliziranja prometnih znakov in iskanja krožnic ter elips v digitalnih slikah. V nadaljevanju opišemo program, ki smo ga razvili za določanje položaja okroglih cestno-prometnih znakov. Najpomembnejši del programa je iskanje okroglih oblik, ki smo ga izvedli s Houghovo transformacijo za iskanje krožnic in elips. V diplomskem delu so podrobno opisani vsi deli programa, kot so predobdelava slike, segmentacija s Houghovo transformacijo in vizualizacija rezultatov. Program smo preizkusili na 118 slikah, ki vsebujejo enega ali več različno ohranjenih prometnih znakov, slikanih v različnih vremenskih pogojih. Uspešnost lokaliziranja okroglih prometnih znakov je okrog 82 %, pri čemer so v tej statistiki zajete vse slike. Na osnovi dobljenih rezultatov smo predstavili še prednosti, slabosti in možne izboljšave našega pristopa.
Ključne besede: računalniški vid, prometni znaki, lokalizacija, obdelava digitalnih slik, segmentacija, Houghova transformacija
Objavljeno: 12.09.2011; Ogledov: 1757; Prenosov: 126
.pdf Celotno besedilo (2,48 MB)

10.
LASERSKI KAZALNIK KOT RAČUNALNIŠKA MIŠKA
Mišo 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: 13.11.2013; Ogledov: 1416; Prenosov: 53
.pdf Celotno besedilo (2,34 MB)

Iskanje izvedeno v 0.14 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici