Anotácia
LPMPR (Low-Pass filter with Morphological Processed Residuals) je metóda zachovávania hrán pri spracovávaní farebných obrázkov. Kombinuje lineárny low-pass filter (dolnopriepustný filter) s nelineárnymi technikami, ktoré umožňujú výber podstatných oblastí obrázku, kde by sa hrany mali zachovať. Výber týchto oblastí je založený na morfologickom spracovaní zvyšku lineárneho filtra a cieli k nájdeniu zmysluplných oblastí obrázka charakterizovaných hranami s vysokou amplitúdou (výkyvom) a primeranou veľkosťou.
Cieľ
Cieľom je bližšie sa oboznámiť s metódou LPMPR a vytvoriť program, ktorý pomocou rôznych filtrov dokáže upravovať farebné obrázky.
Ukážka funkcionality programu:
.png)
Literatúra
Školiteľ
RNDr. Zuzana Černeková, PhD
Časový plán
do 29.10.2020
Vytvorenie webovej stránky pre bakalársku prácu s popisom
Preštudovanie doloženej literatúry
do 10.11.2020
Spísanie a zverejnenie časového plánu pre bakalársku prácu
Získavanie potrebných informácii k téme práce
Získavanie informácii ohľadom spracovania obrazu
do 1.12.2020
Zverejniť zoznam zozbieraných zdrojov
Začať s písaním východiskovej práce
Začať s prácou na prototype programu
Prezentácia zdrojov
do 31.1.2021
Dokončená východisková kapitola
Funkčný prototyp a jeho prezentácia
do 31.3.2021
Prvá funkčná verzia programu aj s testami
Zapracovanie prípadných poznámok
Začať písať bakalársku prácu
do 31.5.2021
Odovzdanie bakalárskej práce
Zdroje
[1] Kristopher Sheets, Learn ImageJ, Digital Image.
https://sites.google.com/site/learnimagej/image-processing/what-is-a-digital-image [28.01.2021]
[2] School of Physics and Astronomy, The University of Edinburg, Image noise.
https://www2.ph.ed.ac.uk/~wjh/teaching/dia/documents/noise.pdf [28.01.2021]
[3] Cambridge in colour, Digital camera image noise, Types of noise.
https://www.cambridgeincolour.com/tutorials/image-noise.htm [28.01.2021]
[4] Vikram Mutneja. Methods of Image Edge Detection: A Review. Journal of Electrical & Electronic Systems 04(02), M.Tech. Reseatch, January 2015. [28.01.2021]
[5] OpenCV, Image smoothing. https://docs.opencv.org/master/d4/d13/tutorial_py_filtering.html [28.01.2021]
[6] 4.4.2 Linear Filtering. Eduardo A.B. da Silva, Gelson V. Mendonça.The Electrical Engineering Handbook, 2005.
[7] 2.2 Filtering. Carl-Fredrik Westin Ron Kikinis, Hans Knutsson, Handbook of Medical Imaging, 2000
[8] Morphological Image Processing. https://www.cs.auckland.ac.nz/courses/compsci773s1c/lectures/ImageProcessing-html/topic4.htm [28.01.2021]
[9] Brightness and Contrast, tutorialspoint.
https://www.tutorialspoint.com/dip/brightness_and_contrast.htm [28.01.2021]
[10] Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. Schunck. Machine Vision, Chapter 3, Regions, 1995.
[11] Rein van den Boomgaard. Decomposition of the Kuwahara-Nagao Operator in terms of Linear Smoothing and Morphological Sharpening, January 2002. [28.01.2021]
Prezentácia: https://drive.google.com/file/d/1jYDlD0g46OV8LAOdYz8GVMRJQCgzgPgD/view?usp=sharing
Východisková práca Prototyp
Autor : Adam Chovanec
Kontakt : chovanecadam0@gmail.com