Odstranění šumu z obrazu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (předseda) prof. Dr. Ing. Jan Černocký (místopředseda) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky členů komise. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Prováděl jste experimenty i s jiným typem šumu než Gaussovským? Ve výsledku se srovnávala jenom kvalita nebo i jiné parametry jako např. rychlost?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBařina, Davidcs
dc.contributor.authorJurák, Martincs
dc.contributor.refereeSvoboda, Pavelcs
dc.date.available2014-06-12cs
dc.date.created2013cs
dc.description.abstractDigitální obraz je často poškozen šumem. Proto bylo vytvořeno mnoho metod pro jeho odstranění. Tato práce se popisuje a porovnává tři z těchto metod: konvoluční filtry typu dolní propust, bilaterální filtr a prahování koeficientů vlnkové transformace. Konvoluční filtry jsou lineární filtry aplikované na obraz konvolucí. Jejich nevýhodou je, že dochází k rozmazání obrazu. Bilaterární filtr je rozšířením konvolučních filtrů, proto také dochází k rozmazání obrazu, nicméně zachovává hrany. Prahování vlnkových koeficientů je komplexní metoda využívající vlnkovou transformaci pro časově-frekvenční rozklad obrazu, jehož koeficienty jsou prahovány. Nevýhodou této metody je vytvoření artefaktů v obraze. Pro odhad kvality obrazu jsou použity metody PSNR a SSIM.cs
dc.description.abstractDigital images are often corrupted by noise. Therefore, a lot of methods were designed for the purpose of denoising images. This paper describes and compares three of these methods: low-pass filters, bilateral filter and wavelet thresholding. Low-pass filters are linear filters applied on image by convolution. Their disadvantage is making images smooth. Bilateral filter is an extension of low-pass filters. It smooths images as well, however it preserves edges. Wavelet thresholding is a more complex method using wavelet transform for time-frequency representation of image whose coefficients are thresholded. The downside of this method is making artifacts in images. The PSNR and SSIM methods are used for measuring image quality.en
dc.description.markDcs
dc.identifier.citationJURÁK, M. Odstranění šumu z obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.cs
dc.identifier.other78710cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/54853
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsPřístup k plnému textu prostřednictvím internetu byl licenční smlouvou omezen na dobu 1 roku/letcs
dc.subjectFiltrace obrazucs
dc.subjectbilaterální filtrcs
dc.subjectprahování koeficientů vlnkové transformacecs
dc.subjectkonvolucecs
dc.subjectFourierova transformacecs
dc.subjectvlnková transformacecs
dc.subjectSSIMcs
dc.subjectPSNRcs
dc.subjectImage filtrationen
dc.subjectbilateral filteren
dc.subjectwavelet thresholdingen
dc.subjectconvolutionen
dc.subjectFourier transformen
dc.subjectwavelet transformen
dc.subjectSSIMen
dc.subjectPSNRen
dc.titleOdstranění šumu z obrazucs
dc.title.alternativeImage Denoisingen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2013-06-12cs
dcterms.modified2020-05-09-23:42:56cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid78710en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 17:58:28en
sync.item.modts2025.01.15 22:46:33en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
review_78710.html
Size:
1.42 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_78710.html
Download
Collections
2013