prikaz prve stranice dokumenta ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE
2018. urn:nbn:hr:190:109921
Peić, Hajdi
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet

Citirajte ovaj rad

Peić, H. (2018). ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921

Peić, Hajdi. "ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921

Peić, Hajdi. "ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921

Peić, H. (2018). 'ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921

Peić H. ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2018 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921

H. Peić, "ADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:109921
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovADAPTIVNI ALGORITMI ZA UKLANJANJE ŠUMA TEMELJENI NA PRESJECIŠTU INTERVALA POUZDANOSTI PRIMIJENJENI NA BIOMEDICINSKE SLIKE
Naslov (engleski)Denoising of X-ray Images Using the Adaptive Algorithm Based on the LPA-RICI Algorithm
AutorHajdi Peić
MentorJonatan Lerga (mentor)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (predsjednik povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Rijeka
Datum i država obrane2018-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
• Proučavanje recentne literature vezane uz postojeće metode uklanjanja šuma iz slike • Implementacija algoritma relativnog presjecišta intervala pouzdanosti u Matlabu • Sudjelovanje u implementaciji dvodimenzionalne inačice predloženog algoritma za obradu slike • Implementacija tri adaptivne inačice algoritma za uklanjanje šuma iz slike u Matlabu: - 2D LPA-RICI algoritma s podesivim kvadrilateralnim regijama - 2D LPA-RICI algoritma s podesivim oktagonalnim regijama - 2D LPA-RICI algoritma s podesivim heksadekagonalnim regijama • Usporedba rezultata dobivenih za sve tri inačice algoritma • Usporedba rezultata dobivenih korištenjem adaptivnog 2D LPA-RICI algoritma s rezultatima dobivenim korištenjem fiksnih širina otvora • Usporedba rezultata dobivenih korištenjem adaptivnog 2D LPA-RICI algoritma s rezultatima dobivenim korištenjem postupka temeljenog na Gaussovom uglađivanju • Analiziranje računalne zahtjevnosti i vremena izvršavanja algoritma za sve tri inačice predložene adaptivne 2D LPA-RICI metode
Sažetak (engleski)
An adaptive method for MRI image denoising was proposed in the paper. The method is based on a modification of the ICI algorithm called the RICI algorithm. The RICI algorithm was further extended to 2D image denoising. The 2D LPA-ICI method was shown to increase PSNRs of denoised MRI images by up to 7.11 dB when compared to noisy images outperforming fixed size filtering by up to 5.89 dB. In contrast, the 2D LPA-RICI method was shown to increase PSNRs of denosied MRI images by up to 7.75 dB when compared to the noisy image, outperforming the 2D LPA-ICI method by up to 1.32 dB and fixed size filtering by up to 6.48 dB. This improvement is caused by calculating the size and shape of 2D regions locally and independently for each image pixel. Thus, the method is easy to parallelize in order to reduce its execution time. Furthermore, three types of the adaptive regions (quadrilateral, octagonal and hexakaidecagonal) were tested showing that the larger number of polygonal angles in adaptive 2D regions does not necessarily lead to significant improvements in image denoising quality. However, for all three types of regions and all tested noise levels, the 2D LPA-RICI method outperformed other tested methods (fixed size filtering and the adaptive ICI based method).
Ključne riječi
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:109921
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-04-09 09:08:32