The topic of this diploma thesis is obstacle detection on a model railway using information, that can be extracted from an image. At the beginning of the thesis various approaches to obstacle detection are presented. The theoretical part of this thesis describes some of the techniques that can be used for obstacle detection from an image and also the used programming tools. In the practical part some selected techniques are implemented, tested and integrated into a program controlling a model of a train.

This diploma thesis is focused on design of methodology for detecting and analyzing pedestrian trajectories, moving in a predefined area, which is recorded by surveillance cameras. Design approach is mainly based on optical flow algorithms. The designed methodology was implemented into a complex software by using framework .NET. The developed application is able to display elementary time-space characteristics using a various tools, which provide sophisticated view on the detected pedestrian trajectories in a predefined area. The designed methodology was verified by performing two complex various tests.

V první části se práce se zabývá rešerší metod a principů potřebných při registraci obrazu. Dále pak popisuje zobrazovací systémy očního pozadí jako jsou OCT, fundus kamera a SLO. Druhá část práce je zaměřena na praktickou realizaci programů pro registraci snímků z OCT, SLO a fundus kamery v programovém prostředí Matlab.

Na začátku diplomové práce je čtenář seznámen s procesem zpracování obrazu a v navazující části jsou popsáný a vysvětleny dnes nejpoužívanější algoritmy pro segmentaci obrazu. Na základě watershed transform je vytvořen segmentační operátor pro volně šiřitelný program Rapid Miner a v dokumentu je popsáno, jak proces vývoje probíhal. V poslední části práce jsou prezentovány segmentované obrazy a popsána úskalí takto implementované watershed transform metody.

Diploma thesis deals with image processing for outdoor environment mobile robot. In first part, the problem is analyzed, general solution is proposed and suitable image processing methods are presented. In second part presented methods are tested and methods with best results are proposed. In third part is particular solution tested on real data.

This master´s thesis deals with processing of image sequence taken by statically placed camera over plane of robot movement. At first there are methods for image segmentation and localization methods described. In the next part, selected methods are implemented and compared to individual images. In the final part, selected methods are further implemented in algorithm for batch processing of image sequence.

This master's thesis is engaged in machine vision, methods of image processing and analysis. The reason is to create application to determine relative positions of Trilobot robots in the laboratory.

The digital photography is still trying to catch-up with its analogous counterpart and recording light direction is one of the most recent area of interest. The first and still the only one light-field camera for consumers, the Lytro camera, has reached market in 2011. This work introduces the light-field theory and recording with special emphasis on illustrating the principles in 2D, gives an overview of current hardware and ongoing research in the area and analyses the Lytro camera itself, describing the closed file formats and protocols it uses so that further research can be conducted. An important contribution of the work is a .NET portable library for developers, supplemented by a file editor as well as an application for wireless communication with the camera based on the library. Finally, the theory is used to discuss implications for light-field registration and linear panoramas. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

The thesis focuses on segmentation of images with leaves of woody species. The main aim was to investigate existing image segmentation methods, choose suitable method for given data and implement it. Inputs are scanned leaves and photographs of various quality. The thesis summarizes the general methods of image segmentation and describes algorithm that gives us the best results. Based on the histogram, the algorithm decides whether the input is of sufficient quality and can be segmented by Otsu algorithm or is not and should be segmented using GrowCut algorithm. Next, the image is improved by morphological closing and holes filling. Finally, only the largest object is left. Results are illustrated using generated output images. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Fúze obrazu je dnes jednou z nejběžnějších avšak stále velmi diskutovanou oblastí v lékařském zobrazování a hraje důležitou roli ve všech oblastech lékařské péče jako je diagnóza, léčba a chirurgie. V této dizertační práci jsou představeny tři projekty, které jsou velmi úzce spojeny s oblastí fúze medicínských dat. První projekt pojednává o 3D CT subtrakční angiografii dolních končetin. V práci je využito kombinace kontrastních a nekontrastních dat pro získání kompletního cévního stromu. Druhý projekt se zabývá fúzí DTI a T1 váhovaných MRI dat mozku. Cílem tohoto projektu je zkombinovat stukturální a funkční informace, které umožňují zlepšit znalosti konektivity v mozkové tkáni. Třetí projekt se zabývá metastázemi v CT časových datech páteře. Tento projekt je zaměřen na studium vývoje metastáz uvnitř obratlů ve fúzované časové řadě snímků. Tato dizertační práce představuje novou metodologii pro klasifikaci těchto metastáz. Všechny projekty zmíněné v této dizertační práci byly řešeny v rámci pracovní skupiny zabývající se analýzou lékařských dat, kterou vedl pan Prof. Jiří Jan. Tato dizertační práce obsahuje registrační část prvního a klasifikační část třetího projektu. Druhý projekt je představen kompletně. Další část prvního a třetího projektu, obsahující specifické předzpracování dat, jsou obsaženy v disertační práci mého kolegy Ing. Romana Petera.