UDVARDY, B. Detekce malých změn objektů pomocí kamery [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.

Posudky

Posudek vedoucího

Richter, Miloslav

Zadání práce patří mezi obtížnější. Diplomant si vybral řešení pomocí moire metody, což je složité na představivost i zpracování. Vlastní vypracování bylo ovlivněno situací, kdy by bylo potřebné pracovat s černobílou kamerou a mechanickými přípravky, které student neměl k dispozici. Proto se zaměřil na práci s generovanými vzory. Vypracoval funkce pro generování vzorů vhodných pro testování algoritmů zpracování. Vytvořil základní metody pro zpracování. Čerpal z dostupné literatury, jejíž zdroje dostatečně využil především v úvodu práce. Práci pravidelně konzultoval. Na zpracování pracoval samostatně. Realizovaný generátor je použitelný univerzálně a umožňuje měnit parametry měřicí soustavy. U vyhodnocení zpracoval pouze základní konfigurace. Prezenční úroveň, formální úprava i jazyková úroveň zprávy jsou dobré, i když se student nevyvaroval překlepům. Práce má i dostatečný rozsah. Práce bude sloužit jako základní studijní materiál pro praktické ověření popsané metody.

Navrhovaná známka
D
Body
60

Posudek oponenta

Janáková, Ilona

Předložená diplomová práce pana Udvardyho na téma „Detekce malých změn objektů pomocí kamery“ má se všemi náležitostmi celkem 95 stran. Teoretická část (kapitoly 1 až 3 – cca 20 stran) se po řadě věnuje teorii promítání, detekci změn ve scéně a moaré efektu. Všechny tyto části jsou pro téma práce přínosné. U druhé kapitoly bych však vzhledem k spíše teoretické povaze diplomové práce očekávala větší počet možných metod a nějaké zhodnocení těchto metod vzhledem k velikosti změn polohy objektů. Moaré efekt je popsán poměrně dobře (7 stran). Pro zpracování této části byl však použit prakticky jen jeden literární zdroj (zdroj [6]), navíc nesprávně citovaný, resp. lze snadno najít odkazy i s uvedeným autorem práce. Vzhledem k tomu, že se praktická část zaměřuje pouze na využití tohoto efektu, očekávala bych nastudování z více zdrojů. Přes výše zmíněné výtky je však třeba říci, že využití moaré efektu (aniž by tuto metodu zadání konkretizovalo) je určitě vhodně zvolený postup pro detekci malých změn v obrazech. Praktická část práce popisuje nejdříve měřicí systém, dále návrh a testování algoritmů a v poslední šesté kapitole vytvořenou aplikaci. Vše bylo, pravděpodobně z důvodů omezení přístupu do laboratoře v souvislosti s šířením koronaviru, řešeno jen jako simulační model. Student tak formuloval geometrické uspořádání kamery, projekční roviny a teoretického přípravku tvořeného dvěma Ronchiho mřížemi (bílé a černé pruhy s ostrými přechody). Kamera je řešena jako pinhole model kamery. Algoritmy tak lze rozdělit na algoritmy, které podle vzájemné polohy mříží generují syntetické obrazy se vzniklými moaré vzory a algoritmy, které zpětně na základě obrazu určí vzájemnou polohu mříží. Uvažovány jsou všechny základní změny polohy – translace i rotace jednoho vzoru vůči druhému (pevnému). Vzhledem k rozsahu páté kapitoly (43 stran), by ji bylo lepší v dokumentu vhodně rozdělit. Pro samotné určení periody moaré interferencí, případně pro určení natočení vzorů (v případě natočení v ose Z), navrhuje student hned několik metod využívajících např. rozostření obrazu, houghovy transformace či skeletu. Jednotlivé metody vždy testuje z hlediska jejich absolutní chyby. Tento postup je sice metodicky správný, ale možná jim v práci vzhledem k jednoduchosti algoritmů nemusel být dán takovýto prostor. Společně s obrázky (např. dva velké binární obrazy pruhů na jedné stránce - str. 49 či grafy 15 a 16 sloučené do dalšího grafu 17) působí tyto pasáže trochu dojmem umělého navyšování počtu stránek dokumentu. Pro nalezení maxim a minim v rozostřeném obraze bych navrhovala průběhy jasu na obrázku 23 proložit vhodnou křivkou. Byla by tak dosažena subpixelová přesnost, která by usnadnila i určení natočení vzoru. Součástí práce byla i aplikace vytvořená v prostředí Matlab: appdesigner s přívětivým GUI, která umožňuje udělat si rychlou představu o tom, jak budou vypadat vzory pro různé nastavení vstupních parametrů. Aplikace zároveň prezentuje navržené algoritmy měření. Ošetřeny jsou nepovolené kombinace vstupních parametrů. Kód je vcelku dobře strukturovaný, čitelný a dobře komentovaný. Jazyková úroveň je nižší. Práce obsahuje řadu překlepů a stylistických neobratností. Některé převzaté obrázky, především v první kapitole, nejsou příliš kvalitní. K práci s literaturou lze k výše zmíněné připomínce (zdroj [6]) uvést, že odkazy na zdroje [9] a [19] se v práci nevyskytují. Zhruba třetina odkazů je na použité funkce Matlabu. Na druhou stanu lze ocenit, že zdroje jsou celkem ve čtyřech jazycích. Hlavní přínos práce vidím v teoretické studii, simulaci ideální kamery a moaré vzorů a naznačení možných algoritmů pro měření. Bez reálného experimentu potvrzujícího simulace a upozorňujícího na další komplikace, které by způsobilo použití reálné kamery, je podle mého názoru diplomová práce chudší a lze ji hodnotit jako spíše méně časově a odborně náročnou. Přes výše zmíněné připomínky pan Udvardy prokázal svou prací inženýrské schopnosti a práci doporučuji k obhajobě s hodnocením D (60b).

Navrhovaná známka
D
Body
60

Otázky

eVSKP id 126974