Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorKubíček, Jancs
dc.contributor.authorHančarová, Kristýnacs
dc.date.accessioned2014-08-05T10:09:30Z
dc.date.available2014-08-05T10:09:30Z
dc.date.issued2014cs
dc.identifier.otherOSD002cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/103982
dc.descriptionImport 05/08/2014cs
dc.description.abstractCílem práce je seznámit se s problematikou segmentace obrazu. Po teoretickém rozboru je tato problematika následně zpracována v softwarovém prostředí MATLAB (verze 2011a). Mezi hlavní části zpracování obrazu patří detekce hran, proto je práce zaměřena především na hranové operátory, a to využívající aproximaci derivace prvního řádu, druhého řádu a operátory aproximující obrazovou funkci. Práce se dále zabývá konvolucí, která je nezbytnou součástí při segmentaci obrazu. Obsahuje také návrh a realizaci implementace dostupných algoritmů v MATLABu pro detekci hran obrazu, a tím napomáhá uživateli snadněji rozpoznat zájmové objekty na určitých medicínských snímcích. Stěžejním úkolem práce je rozšířit část algoritmů o vlastní implementaci hranových detektorů pro nalezení hledaných objektů v obraze. Práce také obsahuje praktický výstup zpracování medicínských obrazových dat, konkrétněji způsob detekce cévního řečiště a zrakového nervu pomocí Kirschova operátoru.cs
dc.description.abstractThe aim of this bachelor thesis is image segmentation. The theoretical analysis is consequently followed by its processing in software environment MATLAB (version 2011a). One of the main parts of image processing is the edge detection and therefore this work focuses especially on edge detection operators, namely those using approximation of the derivative of the first order, second order and operators approximating image function. The thesis deals with convolution which forms a necessary part image segmentation. It also contains the suggestion and realization of available algorithms implementation in MATLAB for the image edge detection and hereby helps the user to recognize objects of interest in individual medical images easily. The principal objective of this work is to implement own edge detection operators into a part of algorithms in order to find individual objects in images. The thesis also includes practical output of medical image data processing, specifically a method of detecting blood vessel and optic nerveusing by Kirsch operator.en
dc.format.extent6128730 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectzpracování obrazucs
dc.subjectMATLABcs
dc.subjecthranové detektorycs
dc.subjectkonvolucecs
dc.subjectGUI rozhraní.cs
dc.subjectsegmentationen
dc.subjectimage processingen
dc.subjectMATLABen
dc.subjectedge detectorsen
dc.subjectconvolutionen
dc.subjectGUI interface.en
dc.titleDetekce objektů v medicínských snímcíchcs
dc.title.alternativeDetection of Objects in Medical Imagesen
dc.typeBakalářská prácecs
dc.contributor.refereeHledík, Stanislavcs
dc.date.accepted2014-06-03cs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvícs
dc.thesis.degree-programElektrotechnikacs
dc.thesis.degree-branchBiomedicínský technikcs
dc.description.resultvýborněcs
dc.identifier.senderS2724cs
dc.identifier.thesisHAN0086_FEI_B2649_3901R039_2014
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam