velikost textu

Rekonštrukcia obrazu pomocou grafických modelov

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Rekonštrukcia obrazu pomocou grafických modelov
Název v češtině:
Rekonstrukce obrazu pomocí grafických modelů
Název v angličtině:
Image reconstruction using graphical models
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
Bc. Klára Ficová
Vedoucí:
Mgr. Alexandr Kazda
Oponent:
Mgr. Jakub Bulín
Id práce:
207820
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra algebry (32-KA)
Program studia:
Matematika (B1101)
Obor studia:
Matematika pro informační technologie (MMIT)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
29. 6. 2020
Výsledek obhajoby:
Velmi dobře
Jazyk práce:
Slovenština
Klíčová slova:
Grafický model, optimalizace, zpracování obrazu
Klíčová slova v angličtině:
Graphical model, optimization, image processing
Abstrakt:
Grafické modely slúžia na reprezentáciu pravdepodobnostných vzťahov medzi náhodnými veličinami pomocou grafu . Ponúkajú dobrý spôsob na vyjadrenie reálnych situácií a preto sa často využívajú v strojovom učení a štatistickom uvažovaní. Cieľom práce je popísať a implementovať spôsoby, ako grafickým mo- delom odstrániť z obrazu šum. Za grafický model zvolíme faktorgraf, v ktorom reprezentujeme ako vrcholy pixely v obraze a interakcie medzi nimi. Pomocou algoritmov popísaných na grafe budeme hľadať najpravdepodobnejší pôvodný obraz. Bližšie sa budeme venovať algoritmu belief propagation, ktorý je založený na vzájomnom posielaní správ medzi susednými vrcholmi. Teoretické metódy aplikujeme na obrazy so šumom a porovnáme výsledky. 1
Abstract v angličtině:
Graphical models represent probability relations among random variables using a graph. They offer an effective way of modelling real life situations and are frequently used in machine learning and statistical thinking. The main goal of this thesis is to describe and implement techniques of denoising an image using graphical models. The graphical model we choose is factorgraph, representing pixels in image and interactions between them as nodes. Using algorithms on the graph, we determine the most probable true image. We also apply those theoretical methods on noisy images and compare the results. 1
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Bc. Klára Ficová 1.09 MB
Stáhnout Příloha k práci Bc. Klára Ficová 180 kB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Bc. Klára Ficová 42 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Bc. Klára Ficová 40 kB
Stáhnout Posudek vedoucího Mgr. Alexandr Kazda 100 kB
Stáhnout Posudek oponenta Mgr. Jakub Bulín 36 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. RNDr. David Stanovský, Ph.D. 152 kB