Pokročilé geometrické metody zpracování obrazu

Aaron Schick

Advanced geometric methods of image processing

Type of document

bakalářská práce
bachelor thesis

Author

Aaron Schick

Supervisor

Beneš Michal

Opponent

Pauš Petr

Field of study

Matematické inženýrství

Study program

Aplikace přírodních věd

Institutions assigning rank

katedra matematiky

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Show full item record

Abstract

Tato práce se zaměřuje na zpracování digitálního obrazu pomocí geometrických a difuzních metod. Nejprve je zájem upřen na lineární rovnici difuze. Dále se práce zaměřuje na nelineární difuzní a geometrické modely používající se ve zpracování obrazu jako jsou například Peronova-Malikova rovnice a vrstevnicová rovnice. Po popsání těchto modelů se práce zabývá jejich aproximativním řešením pomocí diferenčních schémat založených na metodě konečných diferencí. V poslední kapitole jsou tato schémata aplikována na testovací obrazová data.

This thesis focuses on digital image processing using geometrie and diffusion methods. First, interest is focused on the linear diffusion equation. Furthermore, the work focuses on nonlinear diffusion and geometrie models used in image processing, such as the Perona-Malik equation and the level-set equation. After describing these models, the work deals with their approximate solution using difference schemes based on the finite difference method. In the last chapter, these schemes are applied to test image data.