SAUER, P. Syntéza astronomických fotografií [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Student Petr Sauer ve své práci měl za úkol vytvořit prostředí pro syntézu astronomických fotografii. Studentova práce se dá obecně rozdělit na dvě části. V první teoretické se měl student seznámit s metodami pro zarovnání dvou vzájemně posunutých a pootočených snímků. V druhém části měl tyto získané informace prakticky aplikovat a vytvořit tak vhodné programové prostředí. V první části se student Petr Sauer zaměřil na dvě metody, z nichž byla následně vybrána metoda zarovnávání s užitím frekvenčního spektra. Tuto metodu si musel student nastudovat individuálně z odborných prací, kterých vlivem okrajovosti tématu není přiliž mnoho. Bohužel student v úvodu lehce podcenil obtížnost této metody a její teoretické pozadí a tím se dostal v praktické realizaci práce do časového deficitu. Toto časové manko se snažil následně svým zvýšeným úsilím dohnat, nicméně se i přesto tento časový deficit projevil na jeho výsledné práci. Na konzultace se student dostavoval v pravidelných intervalech a dostavoval vždy s věcnými otázkami k práci, případně prezentoval své pokroky. Nicméně bych ocenil studentovu větší iniciativu při řešení práce a to jak v otázce vyhledávání vhodných teoretických materiálů, tak jejich následné aplikaci při svoji práci. Na základě tohoto všeho studentovi Petru Sauerovi navrhuji známku C / 71 bodů.
Úkolem pana Sauera bylo vytvořit prostředí pro syntézu astronomických fotografií. Zadání práce od studenta vyžadovalo z převážně anglické literatury nastudovat doporučené metody pro zarovnání a spojení brazové informace z více snímků a porozumět těmto technikám natolik, aby je byl schopen úspěšně implementovat. Zadání shledávám po časové i odborné stránce za středně náročné. Po formální stránce je práce přehledně strukturovaná. Na mnoha místech ale postrádám korektní popisky v grafických závislostech. Jedná se například o histogram na straně 13, obrazy spekter na stranách 19, 20,22, případně další grafické reprezentace mezivýsledků jednotlivých kroků zpracování obrazu, což často znemožňuje přesnou interpretaci sdělované informace. Úroveň práce místy snižují také nejasná až překvapivá tvrzení autora. Viz např. strana 30, kde je uvedeno, že pro sloučení vstupní množiny snímků se: „počítá aritmetický průměr ve frekvenčním spektru. V časovém spektru nelze aplikovat, dochází k přesvětlení snímku.“ Za významný nedostatek práce považuji absenci hlubší analýzy typů deformací obrazu u astronomických snímků a jasného vymezení množiny vad a jejich charakteristických vlastností, na které jsou implementované metody vhodné. V práci postrádám také stanovení metodiky hodnocení úspěšnosti aplikovaných algoritmů z pohledu porovnání kvality výstupních a vstupních obrazových dat. To úzce souvisí s požadavkem zadání na porovnání výsledků metody „Lucky Imaging“ s ostatními studentem implementovanými algoritmy. Tento požadavek proto nemohu považovat za splněný. Výhrady mám také k implementaci metody zarovnání snímků ve frekvenčním spektru, u které na dodaných obrazových galeriích nelze dostatečně ověřit její funkčnost, protože snímky vykazují pouze posunutí. Sám autor pak v závěru poukazuje na přílohy 1-3, kde snímky nebyly „dokonale“ zarovnány, což ještě nemusí být zásadní vadou, pokud se jedná o ojedinělý případ o známé příčině. Za problematické ale považuji, že pan Sauer úspěšnost a případné příčiny selhání lícovacího algoritmu nikde v práci podrobněji nerozebírá. Veškeré algoritmy student implementoval v prostředí Matlab a vytvořil také zadáním požadované GUI. Přes zmíněné nedostatky práci doporučuji k obhajobě a navrhuji hodnocení 58/E.
eVSKP id 66758