Show simple item record

Statistical image analysis in quality control
dc.creatorLegát, David
dc.date.accessioned2021-05-24T11:58:27Z
dc.date.available2021-05-24T11:58:27Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/58771
dc.description.abstractNázev práce: Statistická analýza obrazu v kontrole jakosti Autor: David Legát Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. Abstrakt: V současné době výraznou rychlostí narůstá potřeba zpracovávat nestrukturovaná data. Jednou z významných oblastí manipulace s nestrukturo- vanými daty je zpracování signálů jako je zvuk a obraz, pro které existuje velké množství postupů. Tato práce se zabývá statistickým přístupem ke zpracování obrazu, při kterém je obraz interpretován jako reprezentant náhodného pole. Jsou zde popsány dva problémy: odstranění šumu z obrazu, které napomáhá lepší interpretaci obrazu, a klasifikace obrazu, při které se snažíme identifikovat a rozpoznávat zobrazované objekty. Část práce zaměřená na odstranění šumu po- jednává především o využití simulačních metod MCMC. Tyto postupy je možné vyzkoušet v software, který je součástí práce. Část práce pojednávající o klasi- fikaci obrazu popisuje různé modifikace metody klasifikačních stromů. V závěru práce je uveden příklad zpracování obrazu, kde cílem je identifikace vad tkaných textílií. 1cs_CZ
dc.description.abstractTitle: Statistical image analysis in quality control Author: David Legát Department: Department of probability and mathematical statistics Supervisor: Prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. Abstract: Currently, necessity to handle unstructured data rises significantly. One important area of unstructured data manipulation is signal processing such as audio and video, for which there exist many procedures. This work deals with the statistical approach to image processing, in which the image is interpreted as a representative of a random field. It describes two problems: removing noise from an image which facilitates better interpretation of the image, and image classification, in which we try to identify and recognize objects displayed. Part of the work aimed at eliminating of noise deals primarily with the use of MCMC simulation methods. These procedures can be tested in software that is included. Part of the work dealing with the classification of the image describes various modifications of classification trees methods. An example of image processing, which is the identification of defects in woven fabrics, is presented at the end. 1en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectImage restorationen_US
dc.subjectimage classificationen_US
dc.subjectrandom fieldsen_US
dc.subjectclassification treesen_US
dc.subjectwoven fabricsen_US
dc.subjectObnova obrazucs_CZ
dc.subjectklasifikace obrazucs_CZ
dc.subjectnáhodná polecs_CZ
dc.subjectklasifikační stromycs_CZ
dc.subjecttkané textíliecs_CZ
dc.titleStatistická analýza obrazu v kontrole jakostics_CZ
dc.typerigorózní prácecs_CZ
dcterms.created2013
dcterms.dateAccepted2013-03-25
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId134329
dc.title.translatedStatistical image analysis in quality controlen_US
dc.identifier.aleph001567626
thesis.degree.nameRNDr.
thesis.degree.levelrigorózní řízenícs_CZ
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability, mathematical statistics and econometricsen_US
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typerigorózní prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability, mathematical statistics and econometricsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csUznánocs_CZ
thesis.grade.enRecognizeden_US
uk.abstract.csNázev práce: Statistická analýza obrazu v kontrole jakosti Autor: David Legát Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. Abstrakt: V současné době výraznou rychlostí narůstá potřeba zpracovávat nestrukturovaná data. Jednou z významných oblastí manipulace s nestrukturo- vanými daty je zpracování signálů jako je zvuk a obraz, pro které existuje velké množství postupů. Tato práce se zabývá statistickým přístupem ke zpracování obrazu, při kterém je obraz interpretován jako reprezentant náhodného pole. Jsou zde popsány dva problémy: odstranění šumu z obrazu, které napomáhá lepší interpretaci obrazu, a klasifikace obrazu, při které se snažíme identifikovat a rozpoznávat zobrazované objekty. Část práce zaměřená na odstranění šumu po- jednává především o využití simulačních metod MCMC. Tyto postupy je možné vyzkoušet v software, který je součástí práce. Část práce pojednávající o klasi- fikaci obrazu popisuje různé modifikace metody klasifikačních stromů. V závěru práce je uveden příklad zpracování obrazu, kde cílem je identifikace vad tkaných textílií. 1cs_CZ
uk.abstract.enTitle: Statistical image analysis in quality control Author: David Legát Department: Department of probability and mathematical statistics Supervisor: Prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. Abstract: Currently, necessity to handle unstructured data rises significantly. One important area of unstructured data manipulation is signal processing such as audio and video, for which there exist many procedures. This work deals with the statistical approach to image processing, in which the image is interpreted as a representative of a random field. It describes two problems: removing noise from an image which facilitates better interpretation of the image, and image classification, in which we try to identify and recognize objects displayed. Part of the work aimed at eliminating of noise deals primarily with the use of MCMC simulation methods. These procedures can be tested in software that is included. Part of the work dealing with the classification of the image describes various modifications of classification trees methods. An example of image processing, which is the identification of defects in woven fabrics, is presented at the end. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.codeU
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusU
dc.identifier.lisID990015676260106986


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV