MYŠKA, M. Rekonstrukce 3D modelu ze dvou snímků jedné scény [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Student měl za úkol nastudovat problematiku hledání korespondencí mezi významnými body ve dvou obrazech jedné scény a na základě triangulace těchto bodů vypočítat a zobrazit mračno 3D bodů. Nalezení počátečních korespondencí bylo realizováno porovnáním deskriptorů, vypočtených metodou SURF. Jejich upřesnění proběhlo pomocí výpočtu fundamentální matice s robustním RANSAC algoritmem. Na tomto základě student vypočítal rektifikační homografie pro oba snímky, které jsou potřebné pro hledání korespondencí pomocí stereo korespondenčních algoritmů. Byla zvolena jednoduchá Block Matching metoda. Výstup takovýchto algoritmů produkuje mnohem větší množství korespondencí a detailnější mračno bodů. Student v letním semestru začal práci řešit bohužel až ve zkouškovém období. Práce je psána velmi ve spěchu se spoustou překlepů a nepřesných vyjádření v oblasti dané problematiky. Matematické značení a vztahy se v textu mnohdy liší např. 2D body, transpozice, inverzní matice, které mají v práci více druhu značení, proměnné v obrázcích jsou odlišné od těch v textu, vektor pro transpozici nemusí být uveden v závorce, aj. Místy se v textu také opakuje popis některé problematiky, např. epipóly, epipolární přímky. Práce s literaturou také jeví jisté nedostatky. Dále chybí reference na program MeshLab, použitý pří zobrazení výsledků. Obrázek 2.2 obsahuje pouze počáteční korespondence s množstvím nepřesností. V práci chybí zobrazení odfiltrovaných korespondencí pomocí fundamentální matice, vypočtené RANSAC algoritmem, které měly být zobrazeny již v rámci semestrální práce. Student popisuje metodu Block Matching v kapitole 2.6, avšak v přiložených zdrojových kódech je využit výpočet disparitní mapy metodou Semi Global Block Matching. V práci chybí zavedení triangulace ze známých projekčních matic a její matematické vyjádření. Dále mi také chybí ukázky a porovnání rekonstrukce mezi řídkými korespondencemi získanými metodou SURF a hustými korespondencemi ze stereo korespondenčního algoritmu. Z důvodu časové tísně bylo studentovi zjednodušeno zadání o přidání známých vnějších parametrů, které by se jinak počítali na základě esenciální matice, jejíž popis v textu je takto nevyužit v praktické části. Navzdory výše uvedeným nedostatkům oceňuji úvodní zpracování a doporučuji práci k obhajobě s hodnocením E/53 bodů.
Bakalářská práce není úplně vhodně členěná - obsahuje jen dvě hlavní kapitoly – kapitole 1. "Řešení studentské práce" - tj. popis teorie. V této části student vysvětluje základní pojmy pro stereoskopické zpracování obrazu. Tato část obsahuje pouze teorii. V kapitole 2. "Výsledky studentské práce“ se student věnuje popisu implementace detektoru a deskriptoru SURF bez jakékolil analýzi, proč si tuto metodu zvolil a následná implementace rektifikace a triangulace. Student popisuje v této kapitole použité funkce a jejich možné parametry. Chybí mi v práci část, kdy student více zdůvodní zvolené řešení nebo popíše implementované řešení ve formě vývojového diagramu. Práce byla realizována v C++ za pomoci frameworku OpenCV a většina hlavních funkcionalit byla implementována pomocí, již hotových fucnkcí, z tohoto frameworku. Chybí mi nějaké větší zhodnocení dosažené práce například ve formě efektivity výsledného algoritmu. V závěru práce student zmínil, že využil jeden nepovinný parametr u jedné konkretní funkce, což nepovažuji za vhodnou informaci do závěru. Z implementace je také patrno, že student nemá příliš zkušeností v programování, jelikož veškerá logika byla napsána v modulu main(). Práce má formu rešerže o zpracování stereoskopických snímku s jednoduchou implementaci jedné metody a s následnou rektifikací a triangulací. Z formálního hlediska obsahuje chyby jako např., že literatura je jen častečně seřezená podle abecedy. Zdůvodu nízké náročnosti a horšího zpracování, hodnotím práci známkou 50/E .
eVSKP id 73767