but.committee	prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (předseda) prof. RNDr. Josef Mikeš, DrSc. (člen) doc. PaedDr. Dalibor Martišek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Mgr. František Zemek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Pavel Štarha, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student představil ucelenou metodu pro detekci a následnou vizualizaci význačných rysů v mračnech bodů. Navrhl novou metodu na jejich určení v závislosti na křivosti a také upravil algoritmus prokladu B-splajn křivkou k získání kvalitních výsledků. Práce je velmi aktuální a velmi dobře zpracovaná.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Aplikace přírodních věd	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Procházková, Jana	cs
dc.contributor.author	Kratochvíl, Jiří Jaroslav	cs
dc.contributor.referee	Mikeš, Josef	cs
dc.contributor.referee	Martišek, Dalibor	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Mračno bodů je neuspořádaná množina bodů popsaných souřadnicemi (x, y, z), která reprezentuje reálný objekt. Tyto body jsou získány prostřednictvím 3D skenovacích technologií, například LIDAR (Light Detection And Ranging) nebo pomocí současných 3D skenerů. Získaná mračna bodů jsou pak využívána v široké škále odvětví lidské činnosti, jako například strojní či reverzivní inženýrství, rapid prototyping, biologie, nukleární fyzika nebo virtuální realita. Tato disertační práce přispívá k vývoji metod pro detekci bodů na specifických rysech v mračnu bodů, což se v anglické literatuře označuje pojmem feature detection. Dále k vývoji metod jejich vizualizací prostřednictvím prokladu křivek, také známé pod pojmeme curve fitting. Feature, či specifický rys, je významná část objektu, kterou se snažíme popsat matematickým modelem (např. rovinou, přímkou či křivkou). Obzvláště body na ostrých hranách jsou pro současné metody problematické, a proto se věnujeme jejich detekci. V~disertační práci je popsán nový algoritmus, který automaticky a s velkou přesností určuje tyto body. Jejich vizualizace je potom zajištěna proložením křivkou, kde byla doplněna nová metoda váhování pro přesnější výsledky. Všechny navržené postupy byly otestovány na reálných datech a srovnány s dosavadními publikovanými metodami.	cs
dc.description.abstract	The point cloud is an unorganized set of points with 3D coordinates (x, y, z) which represents a real object. These point clouds are acquired by the technology called 3D scanning. This scanning technique can be done by various methods, such as LIDAR (Light Detection And Ranging) or by utilizing recently developed 3D scanners. Point clouds can be therefore used in various applications, such as mechanical or reverse engineering, rapid prototyping, biology, nuclear physics or virtual reality. Therefore in this doctoral Ph.D. thesis, I focus on feature detection and visualization in a point cloud. These features represent parts of the object that can be described by the well--known mathematical model (lines, planes, helices etc.). The points on the sharp edges are especialy problematic for commonly used methods. Therefore, I focus on detection of these problematic points. This doctoral Ph.D. thesis presents a new algorithm for precise detection of these problematic points. Visualization of these points is done by a modified curve fitting algoritm with a new weight function that leads to better results. Each of the proposed methods were tested on real data sets and compared with contemporary published methods.	en
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	KRATOCHVÍL, J. Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2018.	cs
dc.identifier.other	106669	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84225
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	počítačová grafika	cs
dc.subject	mračno bodů	cs
dc.subject	PCL	cs
dc.subject	LIDAR	cs
dc.subject	ostré hrany	cs
dc.subject	feature	cs
dc.subject	detekce	cs
dc.subject	vizualizace	cs
dc.subject	region growing	cs
dc.subject	segmentace	cs
dc.subject	triangulace	cs
dc.subject	filtrování	cs
dc.subject	curve fitting	cs
dc.subject	prokládání křivek	cs
dc.subject	computer graphics	en
dc.subject	point cloud	en
dc.subject	PCL	en
dc.subject	LIDAR	en
dc.subject	sharp feature	en
dc.subject	feature	en
dc.subject	detection	en
dc.subject	visualization	en
dc.subject	region growing	en
dc.subject	segmentation	en
dc.subject	triangulation	en
dc.subject	filtration	en
dc.subject	curve fitting	en
dc.title	Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů	cs
dc.title.alternative	Detection and Vizualization of Features in a Point Cloud	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-21	cs
dcterms.modified	2018-08-24-13:35:16	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta strojního inženýrství	cs
sync.item.dbid	106669	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 14:43:20	en
sync.item.modts	2025.01.17 10:06:59	en
thesis.discipline	Aplikovaná matematika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematiky	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů

Files

Original bundle

Collections