Live Panorama

Tato bakalářská práce je zaměřena na tvorbu živých panoramat. Jedná se o inovativní reprezentaci dat ze streamujících kamer. Vstupem je video ze streamujících kamer, výstupem je také stream - panorama neustále se překreslující podle aktuální polohy kamery. Výsledné řešení je založeno na algoritmu SIFT pro hledání klíčových bodů ve snímcích, dále na algoritmu RANSAC pro výpočet homografie sloužící k následnému plynulému spojování snímků. Spoje snímků jsou váhovány pro lepší překreslování v panoramatu. Funkčnost navrhnutého řešení byla otestována na řadě testovacích video nahrávek.This batchelor`s thesis is focused on creation of live panorama. This is an innovative representation of data from streaming cameras. The input is a video from the streaming camera and the output is also stream - constantly re-drawing panorama according to the current camera position. The resulting solution is based on the SIFT algorithm for finding keypoints in the frames. Furthermore, the RANSAC algorithm is used for calculating homography for stitching images together. Re-drawing the panorama requires weighting of edges. The functionality of the proposed solution was tested on a series of testing video recordings.

Optic disc detection in retinal images

Bakalářská práce práce je zaměřena na detekci optického disku ve snímcích sítnice s cílem implementovat a porovnat různé metody. Jedná se o Gaussovu filtraci, přizpůsobenou filtraci a detekci s využitím informací o směru cév. Pro testování byla použita databáze retinálních snímků DIARETDB1. Nejlepší výsledky poskytovala Gaussova filtrace a detekce pomocí směru cév, které dosahovaly úspěšnosti 81%. Výsledky jednotlivých algoritmů jsou podrobněji popsány a porovnány v této práci.The bachelor thesis is focused on a detection of optic disc in the retinal images in order to propose and compare several existing methods. The detection is implemented as the Gaussian filter, matched filter and is done by vascular structure information. The DIARETDB1 database is used for testing. The best results have been achieved using Gaussian filter and detection by vascular structure information with success rate 81%. The description and comparison of all the algorithms can be found in this thesis.

Suppresion of distortion in iris images

Tato diplomová práce je zaměřena na eliminaci zkreslení obrazů duhovky. Cílem bylo prostudovat a popsat metody zkreslení obrazu (1D rozmazání, uniformní 2D rozmazání, Gaussovo rozmazání, atmosferické rozmazání a rozmazání vlivem rozostření), tyto metody implementovat a aplikovat na testovací obrazy. Poté byly navrženy metody pro eliminaci těchto typů zkreslení u~snímků duhovky, jako inverzní a Wienerova filtrace a iterativní přístup k dekonvoluci. Všechny metody byly otestovány a vyhodnoceny. Experimentální testy ukázaly, že Wienerova filtrace restauruje snímky nejlépe, ať už v normálním či iterativním přístupu.This master`s thesis is focused on a suppression of a distorsion in iris images. The aim of this work is to study and describe existing degradation methods (1D motion blur, uniform 2D motion blur, Gaussian blur, atmospheric turbulence blur, and out of focus blur). Furthermore, these methods are implemented and tested on a set of images. Then, we designed methods for suppression of these distorsions - inverse filtration, Wiener filtration and iterative deconvolution. All of these methods were tested and evaluated. Based on the experimental results, we can conclude that the Wiener-filter restoration is the most accurate approach from our test set. It achieves the best results in both normal and iterative mode.