Název: Multikanálová dekonvoluce obrazů
Překlad názvu: Multichannel Image Deconvolution
Autoři: Bradáč, Pavel ; Kolář, Radim (oponent) ; Jiřík, Radovan (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2009
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato diplomová práce pojednává o restauraci obrazů pomocí dekonvoluce. V první části jsou uvedeny pojmy jako dvourozměrný signál, model zkreslení, šum, které blíže uvádí do problematiky dekonvoluce. Druhá část pojednává o Bayesovském přístupu, na jehož základě se dekonvoluce řeší jako pravděpodobnostní úloha. Třetí část této studie se zaměřuje na střídavý minimalizační algoritmus pro multikanálovou slepou dekonvoluci obrazů. V poslední části je tento algoritmus naprogramován v Matlabu a s využitím knihovny NAG C. Následuje pak srovnání různých typů optimalizace (simplexová metoda, metoda největšího spádu nebo kvazi-Newtonova metoda), regularizace (Tichonovská nebo total variation) a dalších parametrů, jež tento algoritmus pro dekonvoluci používá. This Master Thesis deals with image restoration using deconvolution. The terms introducing into deconvolution theory like two-dimensional signal, distortion model, noise and convolution are explained in the first part of thesis. The second part deals with deconvolution methods via utilization of the Bayes approach which is based on the probability principle. The third part is focused on the Alternating Minimization Algorithm for Multichannel Blind Deconvolution. At the end this algorithm is written in Matlab with utilization of the NAG C Library. Then comparison of different optimization methods follows (simplex, steepest descent, quasi-Newton), regularization forms (Tichonov, Total Variation) and other parameters used by this deconvolution algorithm.
Klíčová slova: Bayesovký teorém; dvourozměrný signál; knihovna NAG C; konvoluce; kvazi-Newtonova metoda); Matlab; metoda největšího spádu; MEX-soubor; model zkreslení; multikanálová slepá dekonvoluce; optimalizace (simplexová metoda; regularizace (Tichonovská regularizace a total variation); střídavý minimalizační algoritmus; zpracování obrazu; šum; Alternating Minimization Algorithm; Bayesian theorem; convolution; distortion model; image processing; Matlab; MEX-file; Multichannel Blind Deconvolution; NAG C Library; noise; optimization (simplex method; quasi-Newton method); regularization (Tichonov regularization; steepest descent; Total Variation); two-dimensional signal

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/12353

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-218004


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce