Určení optimální velikosti bloků pro řídkou reprezentaci obrazu

Abstract

Úvod této diplomové práce je věnován přiblížení základních pojmů a algoritmů z oblasti zpracování obrazu pomocí řídkých reprezentací. Dále je zmíněn model neuronové sítě zvaný Omezený Boltzmannův stroj, který je v praktické části podroben studiu chování při určování optimální velikosti bloku pro extrapolaci pomocí algoritmu K-SVD.Introduction of this thesis is dedicated to the description of basic concepts and algorithms for image processing using sparse representation. Furthermore there is mentioned neural network model called Restricted Boltzmann machine, which is in the practical part of the thesis subject of behaving observation in the task of determining the optimal block size for extrapolation using K-SVD algorithm