Okruh Počítačová grafika a zpracování obrazu

Podokruhy:

Zpracování obrazu ve fluorescenční mikroskopii

Anotace:
Fluorescenční mikroskopie je jednou z nejdůležitějších technik používaných v současném biomedicínském výzkumu. Analýza obrazů pořízených pomocí fluorescenčního mikroskopu má svá specifika, která je nutné znát, aby tato analýza byla korektní a efektivní. Uchazeč se seznámí s principy fluorescenční mikroskopie a hlavními technikami a algoritmy používanými v této oblasti.

Osnova:
Formování obrazu ve fluorescenční mikroskopii; korekce obrazů; kvantifikace fluorescence; základní zobrazovací techniky (FISH, FRET, FLIM, apod.); kolokalizace; principy vícedimenzionálního zobrazování; restaurace obrazu; analýza časových sérií; sledování pohybu.

Základní studijní materiál:
Qiang Wu, Fatima A. Merchant, and Kenneth R. Castelman, Microscope Image Processing, Academic Press, 2008. Kapitoly: 1, 2, 12, 14, 15 (celkem 188 stran)

Zkoušející: prof. Michal Kozubek, doc. Pavel Matula, doc. Petr Matula

Další doporučená literatura:
Kenneth R. Castleman, Digital Image Processing, Upper Saddle River: Prentice Hall, 1996.
James B. Pawley (ed.), Handbook of biological confocal microscopy, 3rd edition, New York: Springer, 2006.

Souvislé operátory

Anotace:
Souvislé operátory jsou třídou operátorů z oblasti matematické morfologie. Jejich hlavním rysem je, že jejich aplikací nemohou vzniknout nové kontury ani nemůže být změněna poloha již existujících kontur mezi regiony. Uchazeč se seznámí s matematickými vlastnostmi souvislých operátorů, způsoby jejich využití pro zjednodušování a segmentaci obrazu a možnými způsoby jejich efektivní implementace.

Osnova:
Definice a vlastnosti souvislých operátorů; stromové struktury k jejich reprezentaci; prořezávací strategie zachovávající uspořádání; rekonstrukce obrazu pomocí souvislých operátorů (levelings); hierarchické segmentace; příklady využití v praxi.

Základní studijní materiál:
Laurent Najman and Hugues Talbot (eds.), Mathematical morphology: From Theory to Applications, John Wiley & Sons, 2010. Kapitoly 1, 7, 8 a 9 (celkem 121 stran).

Zkoušející: doc. Petr Matula

Další doporučená literatura:
Serra J. Tutorial on Connective Morphology. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 2012;6:739–752.
Salembier P, Oliveras A, Garrido L. Antiextensive connected operators for image and sequence processing. IEEE Transactions on Image Processing 1998;7:555–70.
Salembier P, Garrido L. Binary partition tree as an efficient representation for image processing, segmentation, and information retrieval. IEEE Transactions on Image Processing 2000;9:561–576.

Segmentace obrazu pomocí aktivních křivek

Anotace:
Aktivní křivky řeší segmentaci obrazu jako minimalizační úlohu. Mezi základní modely patří geodetické aktivní křivky a aktivní křivky bez hran. Uchazeč se podrobně seznámí se segmentací pomocí těchto modelů a základními způsoby hledání minimální křivky. Oproti magisterské látce je kladen důraz na hlubší pochopení látky.

Osnova:
Aktivní křivky bez hran, geodetické aktivní křivky, level-set metody, segmentace pomocí grafových řezů.

Základní studijní materiál:
Appleton, B., & Talbot, H. (2006). Globaly Minimal Surfaces by Continuous Maximal Flows. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(1), 106–118. Stanley Osher, Ronald Fedkiw, Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces, Springer, 2002.
T. Chan and L. Vese, “An active contour model without edges,” in Scale-Space Theories in Computer Vision, 1999, pp. 141– 151. 13.
C.Xuand J.L. Prince, “Snakes, shapes and gradient vector flow,” IEEE Transaction on Image Processing, Vol. 7, No. 3, pp. 359– 369, 1998. 34.

Zkoušející: doc. Pavel Matula

Segmentace obrazu s využitím teorie grafů

Anotace:
Digitální obraz lze reprezentovat pomocí grafu, kde uzly odpovídají pixelům a hrany vztahům mezi pixely. Teorie grafů nabízí mnoho efektivních algoritmů pro řešení optimalizačních úloh (např. nalezení minimální kostry, nejktratších cest nebo minimálních řezů). Tyto algoritmy se stále více uplatňují při řešení problému segmentace obrazu. Uchazeč se seznámí se základními segmentačními modely, které jsou efektivně řešitelné pomocí teorie grafů.

Osnova:
segmentace hledáním minimální kostry, segmentace hledáním minimálního řezu (Markovovy náhodná pole), segmentace hledáním nejkratší cesty, diskuze použitelnosti metod

Základní studijní materiál:
Bo Peng, Lei Zhang, David Zhang, A survey of graph theoretical approaches to image segmentation, Pattern Recognition, Volume 46, Issue 3, March 2013, Pages 1020-1038 a odkazované práce.

Zkoušející: doc. Pavel Matula

Geometrické datové struktury I

Anotace:
Datové struktury a algoritmy z oblasti počítačové geometrie se používají pro řešení obtížných problémů v počítačové grafice. Na jejich základě byly v počítačové grafice vyvinuty algoritmy, které jsoau efektivní z časového i paměťového hlediska. Široké spektrum datových struktur a algoritmů se kreativně uplatní při řešení stávajících i nových problémů spojených především se zpracováním a vizualizací rozsáhlých dat.

Osnova:
Kvadrantové a oktalové stromy, složitost a konstrukce, ortogonální okénkové a rozsahové dotazy, intervalové, segmentové, rozsahové a k-d stromy, BSP stromy, složitost a konstrukce. Distanční pole, Voroného diagramy.

Základní studijní materiál:
Elmar Langetepe, Gabriel Zachmann, Geometric Data Structures for Computer Graphics, A K Peters, Wellesley, Massachusetts, 2006. Kap.1-6 (str.1-146).

Zkoušející: prof. Jiří Sochor, doc. Barbora Kozlíková, doc. Fotis Liarokapis

Další doporučená literatura:
de Berg, M., Cheong, O., van Kreveld, M., Overmars, M., Computational Geometry: Algorithms and Applications, 3rd ed. 2008, XII, 386p.

Geometrické datové struktury II

Anotace:
Datové struktury a algoritmy z oblasti počítačové geometrie se používají pro řešení obtížných problémů v počítačové grafice. Na jejich základě byly v počítačové grafice vyvinuty algoritmy, které jsou efektivní z časového i paměťového hlediska. Široké spektrum datových struktur a algoritmů se kreativně uplatní při řešení stávajících i nových problémů spojených především se zpracováním a vizualizací rozsáhlých dat.

Osnova:
Grafy geometrické blízkosti, povrchy z bodových mraků, průniky bodových mraků, kinetické datové struiktury, nestabilita a robustnost, dynamizace geometrických datových struktur.

Základní studijní materiál:
Elmar Langetepe, Gabriel Zachmann, Geometric Data Structures for Computer Graphics, A K Peters, Wellesley, Massachusetts, 2006. Kap.7-10 (str.147-314)

Zkoušející: prof. Jiří Sochor, doc. Barbora Kozlíková, doc. Fotis Liarokapis

Další doporučená literatura:
de Berg, M., Cheong, O., van Kreveld, M., Overmars, M., Computational Geometry: Algorithms and Applications, 3rd ed. 2008, XII, 386p.

Monte Carlo metody v počítačové grafice

Anotace:
Monte Carlo metody se používají pro řešení úloh z různých oblastí zejména tam, kde analytické řešení úloh spojených např. s vyhodnocením vícedimenzionálních integrálů je obtížné, nebo nemožné. V počítačové grafice se využívají zejména při řešení úloh globálního osvětlení, ve formě náhodné procházky a vzorkování podle důležitosti.

Osnova:
Náhodné vzorkování, Monte Carlo vyhodnocení integrálů s konečnou dimenzí, náhodná procházka, integrální rovnice, redukce variance, simulace stochastických systémů, přenos radiance, pseudonáhodná čísla.

Základní studijní materiál:
Kalos, M. H. and Whitlock, P. A. (2007) Monte Carlo Methods, Wiley-VCH Verlag GmbH, Weinheim, Germany, 186 p.

Zkoušející: prof. Jiří Sochor, doc. Barbora Kozlíková

Další doporučená literatura:
D.E.Knuth. The Art of Computer Programming, Vol.2: Semi-numerical Algorithms, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1969.

Globální osvětlení

Anotace:
Algoritmy pro výpočet globálního osvětlení se neustále vyvíjejí a obohacují o nové fyzikálně založené modely šíření světla v různých prostředích. Jejich studium je základním předpokladem pro vývoj nových efektivních metod realistického zobrazování scény.

Osnova:
Fyzikální modely přenosu světla, Monte Carlo metody, výpočty přenosu světla, stochastické sledování cest.

Základní studijní materiál:
P.Dutré, K. Bala, P. Bekaert. Advanced Global Illumination. A K Peters, Wellesley, Massachusetts, 2nd ed., 2006. Kap. 1-5 (str. 1-150)

Zkoušející: prof. Jiří Sochor, doc. Barbora Kozlíková

Další doporučená literatura:
A.Glassner: Principles of Digital Image Synthesis, Vol.I, II. Morgan Kaufmann, San Francisco, California, 1995.

Objemová grafika

Anotace:
Objemová data, která pocházejí z různých oblastí a získávají se měřením, výpočtem, simulacemi, obsahují často podstatné a zajímavé informace, které je nutné odkrýt. Grafika objemových dat se zabývá segmentací a vizualizací těchto informací, které mohou být prezentovány jako tělesa a plochy, nebo světelně odlišené prostorové oblasti.

Osnova:
Fyzikální model přenosu světla, integrální rovnice objemového vykreslování, metody vykreslování pomocí GPU, přenosové funkce, lokální osvětlení, globální osvětlení.

Základní studijní materiál:
ngel, Klaus; Hadwiger, Markus; Kniss, Joe; Rezk-Salama, Christof; Weiskopf, Daniel. Real-Time Volume Graphics; A K Peters, Ltd.; 497 pages, 2006. ISBN 1-56881-266-3. Kap.1-6 (str.1-162)

Zkoušející: prof. Jiří Sochor, doc. Barbora Kozlíková

Další doporučená literatura:
P.Dutré, K. Bala, P. Bekaert. Advanced Global Illumination. A K Peters, Wellesley, Massachusetts, 2nd ed., 2006.

Numerická matematika

Anotace:
Numerické metody jsou klíčové pro řešení mnoha matematických problémů na počítači. Porozumění jejich principu a detailní znalost jejich omezení a přesnosti jsou nutné pro jejich správné použití. Cílem okruhu je umožnit uchazeči studium partií numerické matematiky dle vlastního zaměření nad rámec běžných magisterských kurzů. Důraz bude kladen na teoretické zvládnutí studovaného tématu.

Osnova:
Předmětem zkoušky bude nastudování témat numerické matematiky nad rámec běžných magisterských kurzů (zejména kurzů PřF:M4180 a PřF:M5180) po dohodě se zkoušejícím. Jako vhodná témata lze uvést například: řešení lineárních/nelineárních soustav rovnic, metody numerické integrace/derivace, aproximace a interpolace funkcí, metody výpočtu vlastních čísel a vektorů, či numerické řešení diferenciálních rovnic.

Základní studijní materiál:
Bude dopřesněn dle zvoleného tématu a zaměření studenta po diskusi se zkoušejícím.

Zkoušející: prof. Ivana Horová, dr. Jiří Zelinka

Virtual Reality

Annotation:
Virtual Reality (VR), sometimes referred to as immersive multimedia, is a computer-simulated environment that can simulate physical presence in places in the real world or imagined worlds. Virtual reality can recreate sensory experiences, which include virtual taste, sight, smell, sound, and touch. Virtual Reality technologies have advanced to the point that it is possible to develop and deploy meaningful, productive applications. The focus remains squarely on the application of VR and the many issues that arise in the application design and implementation, including hardware requirements, system integration, interaction techniques, and usability. This topic also counters both exaggerated claims for VR and the view that would reduce it to entertainment, citing dozens of real-world examples from many different fields and presenting four in-depth application case studies.

Outline:
Virtual reality, augmented reality, user interfaces, displays, rendering, immersion, future of virtual reality.

The basic study material:
William R. Sherman, Alan B. Craig, Understanding Virtual Reality: Interface, Application, and Design, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, September 18, 2002. (ISBN-13: 978-1558603530)

Examiners: doc. Fotis Liarokapis, doc. Barbora Kozlíková

Augmented Reality

Annotation:
Augmented Reality (AR), is a real-time technology that superimposes a digital information (3D objects, spatial sound, text, images and videos) directly onto a user’s view of the real environment. The real world must be matched with the digital information in terms of the pose (position and orientation) to provide a meaningful augmentation. Users can work either individually or collectively, experiment with virtual information and interact with the AR environment in a natural way. In an ideal AR scenario, the digital information must be mixed with the real world in such a way that the user can either understand or not, the difference.

Outline:
Augmented reality, computer vision, user interfaces, tracking, displays, rendering.

The basic study material:
Billinghurst, M., Clark, A. Lee, G. A Survey of Augmented Reality, Foundations and Trends in Human-Computer Interaction, Vol. 8, No. 2-3 2014. DOI: 10.1561/1100000049.

Other Recommended Literature:
Schmalstieg, D., Hollerer, T. Augmented Reality: Theory and Practice. : Addison-Wesley Professional, 2015. ISBN 0-321-88357-8.

Examiners: doc. Fotis Liarokapis