TROJÁK, J. Segmentace tomografických dat multifázových materiálů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2018.

Posudek vedoucího

Břínek, Adam

Student Jan Troják se věnoval práci v Laboratoři počítačové nano a mikro tomografie. Práce se zaměřovala na obrazovou analýzu objektů složeného z více materiálu. V úvodní části své bakalářské práce se věnuje teoretickému popisu metody Rentgenové počítačové tomografie. V dalších kapitolách se věnuje přípravě dat a vybraným metodám zpracování obrazů nejprve teoreticky a poté jejich výsledky ukazuje na datech z měření meteoritu. Kapitoly jsou logicky řazeny a popisují problematiku, kterou student během praktické části musel řešit. V závěrečné části postrádám jednoznačné shrnutí celkových dosažených výsledků. Na základě výše zmiňovaných skutečností konstatuji, že hlavní cíle uložené zadáním bakalářské práce byly splněny a předloženou bakalářskou práci proto doporučuji k obhajobě. Přestože se do předloženého textu vloudily v závěrečné fázi jeho přípravy některé nepřesnosti věcného i formálního charakteru, které ve svém vyjádření bezpochyby posoudí oponent, z pozice vedoucího práce musím hodnotit celkovou aktivitu studenta a jeho přístup k práci po celé období jeho zpracování hodnotou C/dobře.

Posudek oponenta

Šalplachta, Jakub

Student Jan Troják vypracoval bakalářskou práci na téma: Segmentace tomografických dat multifázových materiálů. Předložená práce pojednává o možnostech segmentace intermetalických fází v CT datech vzorku meteoritu. V první části práce student popisuje problematiku rentgenové počítačové tomografie, kde se zaměřuje na akvizici dat a tomografickou rekonstrukci. Tato část práce obsahuje významné teoretické nepřesnosti a špatné definice a to hlavně v sekci pojednávající o tomografické rekonstrukci. Velmi stručně a povrchově student popsal preprocessing obrazových dat, přičemž i zde je uvedena řada nepřesností. V rámci kapitoly pojednávající o obrazové analýze se student zaměřil na tři vybrané segmentační metody, které následně použil i v rámci praktické realizace své práce. Volba právě těchto tří metod není dostatečně zdůvodněna a podložena, chybí rešerše publikací v rámci dané problematiky obrazové analýzy CT dat geologických vzorků. Tato sekce navíc obsahuje řadu chyb, kdy například metoda shlukové analýzy je studentem zařazena mezi metody Texturní analýzy. V rámci vlastního návrhu řešení student navrhl použít redukci šumu a následné ostření dat před samotným procesem segmentace. V teoretické části své práce student uvádí, že šum v obrazových datech se obecně skládá z Gaussovské a impulsní složky, avšak v návrhu realizace pro redukci šumu použil pouze mediánový filtr, tedy metodu redukce impulsního šumu. Následujícím krokem ostření dat navíc obecně dochází ke zvýraznění Gaussovské složky šumu. Navrhovaný postup redukce šumu (pouze impulsní složky) a následného ostření není studentem řádně zdůvodněn a svým způsobem postrádá smysl. V rámci samotného ostření dat je studentem zvolena metoda konvoluce obrazu s ostřící maskou, přičemž není zřejmé, proč byl zvolen právě daný tvar masky (váha centrálního prvku). Nastavení použitých sementačních metod není studentem také dostatečně vysvětleno a diskutováno. V této sekci je také studentem uvedena řada obrázků, které jsou nepřehledné a celkově nevhodně zvolené (např. obrázky: 13, 15, 17,18, 20). Samotné zhodnocení výsledků použitých segmentačních metod bylo studentem provedeno v nedostatečné míře. Je uvedeno pouze stručné slovní hodnocení a tabulka porovnávající celkové počty vysegmentovaných pixelů jednotlivými metodami vztažených k počtu manuálně vysegmentovaných pixelů. Pro kvantitativní hodnocení správnosti segmentace postrádám vhodnější a častěji používané statistické míry. Tato práce obsahuje výrazné nedostatky, které však pramení z nezkušeností studenta v rámci dané problematiky a vůbec psaním odborných textů. Zadání práce a všechny její cíle považuji v dostačující míře za splněné. Bakalářskou práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji výsledným klasifikačním stupněm C/dobře.

eVSKP id 108657