Využití evolučních algoritmů pro lícování obrazu - Kubalová, Eva (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2017)
Táto práca sa zaoberá využitím evolučných algoritmov pre lícovanie obrazových dát ako novšie používanou metaheuristickou optimalizačnou metódou. Obsahuje teoretický popis lícovania obrazov, s neskorším zameraním na ultrazvukové obrazy. Teoretickú časť dopĺňa kapitola zaoberajúca sa vybranými evolučnými algoritmami. Realizované boli tri optimalizačné metódy a to genetický algoritmus, metóda roja častíc a svetluškový algoritmus. Z pohľadu optimalizácie kriteriálnej funkcie boli vybrané kritériá suma štvorcov rozdielov, kosínové kritérium a korelačný koefcient. Hlavnou časťou práce je testovanie navrhnutých algoritmov s cieľom ich optimálneho nastavenia pre následnú registráciu reálnych ultrazvukových sekvencií získaných pomocou kontrastného zobrazenia. Záver práce sa venuje vyhodnoteniu dosiahnutých úspešností registrácie.

The diploma thesis deals with the image registration using evolutionary algorithms from metaheuristic optimization techniques which are considered recent and widely used. The frst part of the thesis contains theoretical description of components in image registration and later focuses on the ultrasound images. In that part, the thesis explains chosen evolutionary algorithms. Three optimization methods have been implemented, in particular genetic algorithm, particle swarm optimization and frey algorithm. Chosen similarity metrics for optimization are sum of squared dierences, cosine similarity and correlation coefcient. The main part of thesis includes testing of proposed methods with the evaluation of obtained results. These parameters are later used for optimization of real ultrasound sequences obtained by the contrast imaging.
Image registration using evolutionary algorithms
Keywords: registrácia obrazov; kriteriálna funkcia; optimalizácia; genetický algoritmus; ultrazvukové obrazy; perfúzne zobrazenie; metóda roja častíc; svetluškový algoritmus; image registration; objective function; optimization; genetic algorithm; ultrasound images; perfusion imaging; particle swarm optimization; firey algorithm