Detektor objektů s využitím vlnkové transformace

Abstract

Diplomová práce se zabývá aplikací metod na detekci objektů v obraze. Při zpracování obrazu je často nutné oddělit objekty od pozadí. Vyhraní se tak oblast zájmu, s kterou se dále pracuje. Hlavním cílem práce je vysvětlení principů předzpracování a segmentace obrazu s následným nalezením objektů, využívající vlnkovou transformaci. Ta je popsána podrobněji, protože je základem pro primárně použitou metodu. V praktické části diplomové práce byla metoda využívající vlnkovou transformaci implementována do prostředí MATLAB a testována na souboru obrázků. Byla vyzkoušena její odolnost vůči šumu, rozmazání obrazu. Dále pak byla srovnána s běžně používanými metodami využívající hranové detektory a prahování. Pro ukázku a srovnání účinnosti metod byl vytvořen simulační program, včetně uživatelského rozhraní.

This thesis deals with applying methods on object detection in image. Separation of objects off the background is often needed during the image processing. It isolates the region of interest that can be worked with. The main purpose of this paper is the explanation of principles of pre-processing and segmentation of image, resulting in object detection using the wavelet transformation. This wavelet transformation is described more in detail, because it is the base of the primary used method. In the practical part of this thesis the main method was implemented to MATLAB environment and tested on set of images. The method was tested for robustness against noise and blur of image. It was compared with commonly used methods, using the edge detectors and thresholding. A simulation program was created for comparison of methods efficiency, including user interface.