Studentská grantová soutěž - předchozí roky

Analýza obrazu a algoritmy počítačové grafiky v průmyslových aplikacích

SP2011/163

Fabián Tomáš Ing., Ph.D.

doc. Dr. Ing. Eduard Sojka

01. 01. 2011 - 31. 12. 2011

Předkládaný projekt se zaměřuje na hledání nových algoritmů pro segmentaci obrazu a oblast počítačové grafiky věnující se fyzikálně korektnímu zobrazování komplexních optických systému, přičemž vyvinuté algoritmy budou těžit z výpočetního potenciálu moderních GPU, které úspěšně pronikají do oblasti HPC. Vytyčené oblasti představují aktuální témata, která jsou řešena na univerzitních pracovištích a vývojových odděleních předních výrobců světelné techniky. Projekt je rozdělen do následujících tří částí. 1. Nové metody segmentace obrazu Segmentace je jednou z prvních operací při analýze obrazu. Výsledky segmentace jsou zpracovávány v dalších krocích, a proto úspěšnost segmentace rozhoduje o úspěšnosti celého procesu rozpoznání. Žádná aplikace, která má poskytovat kvalitní výsledky, se nemůže obejít bez dobře fungující segmentace. Návrh nových segmentačních algoritmů bude navazovat na dřívější výsledky členů týmu v této oblasti [1,4,5,7,8,9,10,11,12]. Zejména se bude jednat o další rozšiřování a zdokonalování již vyvinutých postupů vycházejících z mean-shiftu, blurring mean-shiftu a z grafových algoritmů. Cílem je navržení takových algoritmů, které předčí, alespoň v některých ohledech, algoritmy dosud známé. Podobně budou v projektu dále rozvíjeny segmentační metody založené na tzv. level-setech, kde jsme již rovněž dříve dosáhli určitých úspěchů [7] a také metody založené přímo na variační formulaci úlohy o segmentaci, která je základem metody level-setů. Pro vyhodnocení kvality daného segmentačního algoritmu je klíčová schopnost porovnávat výsledné segmentace mezi sebou, případně porovnávat výslednou segmentaci se segmentací referenční. Nedílnou součástí projektu bude proto také návrh metodiky a algoritmů pro porovnávání a vyhodnocení kvality segmentací. I v této oblasti již bylo řešitelským týmem dosaženo určitých výsledků, které jsou podloženy publikačními výsledky ve WoS [6]. Další oblastí uplatnění speciálního typu segmentace, tzv. odečítání pozadí, je analýza pohybu ve videosekvencích. Zde se chceme zaměřit na rozvoj robustních technik umožnujících spolehlivou extrakci pohybujících se objektů z pozadí i za obtížných podmínek, jakými jsou náhlé změny jasu snímané scény a otřesy snímající kamery. Oba tyto jevy mají za následek výrazné zhoršení kvality výstupní analýzy obrazu, případně ji zcela znemožňují. Využití takovéhoto algoritmu lze hledat v systémech pro sledování dopravy, bezpečnostních aplikacích apod. Naše výsledky dosud dosažené v této oblasti jsou prezentovány v [2] 2. Analýza osvětlovací funkce světelných zdrojů Předmětem této části projektu je navázat na dosavadní úspěšnou spolupráci se společností Autopal-Visteon Services s. r. o. v oblasti analýzy návrhu nových typů světlometů pro automobilový průmysl. Výzkum bude zaměřen zejména na specifický problém z oblasti analýzy tzv. lit-appearance, tedy vzhledu svítilen automobilu v zapnutém stavu. Se společností Autopal-Visteon Services s. r. o. usilujeme o získání projektu MPO TIP 2011. 3. Paralelizace úloh zpracování obrazu v prostředí CUDA Úlohy v obou předchozích bodech jsou vhodné pro paralelizaci, a to nejen pomocí klasických technik jakými jsou OpenMP a MPI, ale také pomocí nově nastupujících GPU výpočtů. Katedra v současné době disponuje velice dobrým hardwarovým zázemím pro rozvoj aktivit spojených se zaváděním GPU technologií do oblastí HPC. Projekt by tak vhodně navázal na dosavadní aktivity v tomto směru. Specifické vlastnosti programování moderních GPU kladou zvýšené nároky na implementaci samotných algoritmů, a proto je vhodné s těmito odlišnými vlastnostmi a možnostmi GPU počítat již při samotném návrhu algoritmů. Počet bodů řešitelů v RIV2010 (2005 - 2009): doc. Sojka 48 (školitel) Ing. Krumnikl 16 Vzhledem ke skutečnosti, že v RIV nejsou zapsány všechny body členů týmu, přikládáme seznam vybraných publikací členů týmu za období 2005 - 2009. [7] Sojka, E., Gaura, J., Krumnikl, M.: Active Contours without Edges and with Simple Shape Priors. In Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS2008), p. 730-741, Juan-les-Pins, France, October 2008, LNCS 5259, ISSN 0302-9743. [8] Gaura, J., Sojka, E., Fabián, T., Krumnikl, M.: Active Contours without Edges and without Reinitialisation. In 8th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications (CISIM 2009), p. 914 - 917, Coimbatore, India, December 2009. ISBN 978-1-4244-5612-3 [9] Fabián, T.: An Algorithm for Parking Lot Occupation Detection. In 7th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications (CISIM 2008), p. 165 - 170, Ostrava, Czech Republic, June 2009. ISBN 978-0-7695-3184-7 [10] Krumnikl, M., Sojka, E., Gaura, J., Motyka, O.: A New Method for Bryophyte Canopy Analysis Based on 3D Surface Reconstruction. In 7th International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications (CISIM 2008), p. 210 - 211, Ostrava, Czech Republic, June 2009. ISBN 978-0-7695-3184-7 [11] Sojka, E.: A Motion Estimation Method Based on Possibility Theory. In International Conference on Image Processing (ICIP 2006), p. 1241 - 1244 Atlanta, USA, October 2006. ISBN 978-1-4244-0480-3 [12] Krumnikl, M., Sojka, E., Gaura, J., Motyka, O.: Three-Dimensional Reconstruction of Macroscopic Features in Biological Materials. In 2nd International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, p. 225 - 234, Porto, Portugal, January 2009. ISBN: 978-3-642-11720-6 Výkon ve VaV za rok 2010 (publikace, které budou uvedeny na WoS*): [1] Fabian, T., Gaura, J., Kotas, P.: An Algorithm for Iris Extraction. In 2nd International Conference on Image Processing Theory Tools and Applications (IPTA10), Paris, France, p. 464-468, July 2010. [2] Fabian, T.: Mixture of Gaussians Exploiting Histograms of Oriented Gradients. In 6th International Symposium on Visual Computing (ISVC10), p. 716-725, Las Vegas, USA, November 2010. [3] Krumnikl, M.: Stereo Matching in Mean Shift Attractor Space. In 6th International Symposium on Visual Computing (ISVC10), p. 465-473, Las Vegas, USA, November 2010. [4] Sojka, E., Gaura, J., Šrubař, Š., Fabián, T., Krumnikl, M.: Blurring Mean-Shift with a Restricted Data-Set Modification for Applications in Image Processing. In 6th International Symposium on Visual Computing (ISVC10), p. 310-319, Las Vegas, USA, November 2010. [5] Sojka, E., Gaura, J., Fabian, T., Krumnikl, M.: Fast Mean Shift Algorithm Based on Discretisation and Interpolation, In Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS2010), Sydney, Australia, December 2010. [6] Srubar, S., Surkala, M.: Comparison of Mean Shift Algorithms and Evaluation of Their Stability. In 19th International Conferences in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision (WSCG2011), Plzen, Czech Republic, January 2011. (accepted) * Vycházíme z toho, že předešlé ročníky uvedených konferencí na WoS jsou.

Mgr. Ing. Michal Krumnikl, Ph.D.
Ing. Jan Gaura, Ph.D.
Ing. Tomáš Fabián, Ph.D.
Mgr. Štěpán Šrubař
Ing. Karel Mozdřeň
Ing. Radovan Fusek, Ph.D.
Ing. Ondřej Meca, Ph.D.
Bc. Libor Gorčica
Bc. Tomáš Bajar
Bc. Michael Hrabálek
doc. Dr. Ing. Eduard Sojka

Výsledky řešení projektu budou publikovány na mezinárodních konferencích uvedených v citační databázi WoS a uznávaných komunitou v oblasti zpracování a analýzy obrazu, případně počítačové grafiky. Také se předpokládá snaha o přípravu alespoň jednoho článku, který by byl přijat v impaktovaném časopise. Dalším přínosem projektu bude rozvinutí spolupráce s výzkumnými organizacemi (Autopal-Visteon Services s. r. o. a Škoda Auto, a. s. - Virtuální techniky). Na základě takovéto spolupráce se bude možné ucházet jako spolupříjemce o podporu ve veřejných soutěžích (např. MPO - resortní program TIP).

Využití technologie NVIDIA CUDA při řešení uvedených témat přinese potřebné reference pro obhájení účasti v programu CUDA Research Center (CRC), do kterého byla VŠB-TUO začleněna v polovině roku 2010. Společnost NVIDIA provádí každoročně opětovné posouzení členství v tomto programu na základě aktivit žadatele v oblasti využívání GPU technologií. Z členství v CRC, mimo jiné, vyplývají určité výhody v rychlém přístupu k novým produktům, podpoře a získání licencí k vývojovému sw zdarma.